I droni, una bella invenzione che sta crescendo in tipologie e usi. Purtroppo hanno ancora una tara: sono efficienti solo con il bel tempo. Per svolgere funzioni vitali, i droni devono essere in grado di cambiare in tempo reale le loro caratteristiche, o essere resilienti ad ogni tipo di tempo.
Una risposta al problema è appena stata sviluppata da un gruppo di ingegneri del California Institute of Technology (per gli amici Caltech). Hanno creato Neural-Fly: più che un singolo dispositivo è una vera e propria tecnica di deep learning che consente ai droni di adattarsi a condizioni di vento nuove e impreviste, e di continuare a volare anche durante eventi catastrofici come i tornado.
Droni resistenti ai tornado
Secondo lo studio pubblicato su Science Robotics (ve lo linko qui), questo drone di cinque chili sviluppato con Neural-Fly è in grado di ricalcolare le condizioni meteorologiche intorno a sé cinque volte al secondo e di cambiare rotta senza problemi.
Il drone è stato messo alla prova presso il Center for Autonomous Systems and Technologies del Caltech. Non sarà forte come il “muro del vento” a Miami, ma questa struttura ha una speciale serie di oltre 1.200 ventole in miniatura controllate da computer che i ricercatori possono utilizzare per imitare qualsiasi cosa, da un vento mite a una burrasca.
Neural-Fly, un grande potenziale
Il drone alimentato dall’intelligenza artificiale può innovare diversi settori, dai soccorsi medici ai viaggi aerei. Gli ingegneri progettano perfino una intera autoambulanza volante autonoma con lo stesso software. La caratteristica principale di questa rete neurale è che può essere pre-addestrata dagli scienziati utilizzando una tecnica di meta-apprendimento. Il vantaggio è che poi basterà aggiornare (sul campo, dal vivo) solo alcuni parametri essenziali per adattarsi in modo accurato all’ambiente reale.
I droni equipaggiati con Neural-Fly hanno imparato a reagire ai tornadi con tale successo che le loro prestazioni sono aumentate considerevolmente dopo soli 12 minuti di volo, e con un tasso di errore inferiore di 2,5-4 volte rispetto ai droni più avanzati attualmente in giro.
Droni che imparano, droni che insegnano
Altra caratteristica interessante: i dati di volo (e quindi le cose “imparate”) possono essere trasferiti in tempo reale tra i vari droni. Questo permetterà a uno “sciame” di velivoli che incontra dei tornado di non restare mai sorpreso dalla forza dei venti, ma ha altre possibili applicazioni.
Quali? Ad esempio, la creazione e la diffusione di un database diffuso per i veicoli autonomi (o per droni passeggeri). Ma avremo modo di parlarne: oggi al Caltech non è nato un nuovo drone, ma una nuova era tecnologica che potrebbe trasformare del tutto i droni.
