/nginx/o/2024/10/18/16426805t1hbc77.png)
:format(webp)/nginx/o/2024/05/22/16091061t1h78fe.jpg)
Delfti tehnikaülikooli teadlased on välja töötanud neuromorfse nägemise ja juhtimise mehhanismi, mis lubab droonidel parvedes omapäi ringi lennata.
AINULT FRIIKIDELE ⟩ See närvivõrk teeb putukasuurused droonid nutikateks ja iseseisvateks
Neuromorfsed süsteemid jäljendavad aju bioloogilist andmetöötlust närvivõrkude kaudu. Projekti raames töötas Delfti tehnikaülikooli (Delft University of Technology) meeskond välja viiekihilise lävendipiiriga närvivõrgu (spiking neural network – selles võrgus peab signaali ülekandumiseks ühelt neuronikihilt teisele ületama teatava lävendiväärtuse). See koosneb 28 800 neuronist, et analüüsida sündmustepõhise kaamera videomaterjali.
Võrk drooni pardal kaardistab sündmused, et hinnata kaamera kolmemõõtmelist liikumist keskkonnas. Teadlaste väitel on uus süsteem, võrreldes teiste kunstlike närvivõrkudega droonilennu süsteemidega, palju kompaktsem ja energiatõhusam.
«Selline neuromorfne protsessor tarbib ainult 0,94 vatti ooterežiimis ja täiendavalt 7–12 millivatti võrgu töötamisel,» ütlesid teadlased oma avalduses. Nägemise-juhtimise süsteem võimaldas droonil autonoomselt oma asendit ruumis kontrollida, hõljuda, maanduda ja külgsuunas manööverdada.
Bioloogilisi süsteeme matkiv lend
Bioloogilised süsteemid saavutavad madala viite ja energiatõhususe oma hajusa tajuga ning ning asünkroonse tegevuse kaudu. Robootikas püüab neuromorfne masin, mis kasutab nii-öelda sündmustepõhist nägemist ja närvivõrke, neid omadusi võimalikult hästi jäljendada, juhtides lendamist umbes nii, nagu putukad ja linnud teevad.
Kuid praegused lahendused on olnud üsna piiratud. Teadlaste sõnul tuleneb see olemasolevate neuromorfsete protsessorite võrgu piiratud suurusest ja lävendipiiriga närvivõrkude väljaõppe raskustest.
Neuromorfse masina võimaluste demonstreerimiseks kasutasid teadlased täielikku neuromorfset nägemise-juhtimise kontrolliahelat (pipeline) drooni lennutamiseks.
/nginx/o/2024/05/22/16091072t1h6e73.jpg)
Sellesama lävendipiiriga närvivõrgu abil, mis on välja õpetatud töötlema kaamera andmeid ja tekitama madala taseme juhtimistegevusi, suudab süsteem läbi viia autonoomset nägemisepõhist enese liikumise hindamist ja juhtimist sagedusega umbes 200 Hz ehk paarsada korda sekundis.
Droon saab õhus hakkama välise abita
Täielikult neuromorfset nägemise-juhtimise kontrolliahelat rakendati Inteli Loihi neuromorfse protsessoriga ja kasutati väiksel lendaval robotil nägemispõhiseks navigeerimiseks.
Süsteem järgib autonoomselt liikumise sihtpunkte ilma väliste abivahenditeta. Selleks on pardal sündmusekaamera, neuromorfne protsessor, arvuti ja lennujuhtimise seade.
Drooni, mis kaalub 994 grammi ja on 35 cm pikk, maandumiskatsed näitasid sujuvat kõrguse vähendamist. Teadlaste sõnul eeldas süsteem püsivat, tekstuuririkast ja tasast pinda, mida vaatas DVS 240 kaamera.
Nägemise töötlemise ahel vähendas saadud videopildi ruumilist eraldusvõimet, keskendudes vaid huvipiirkondadele (ROI ehk regions of interest) ning töödeldes kuni 90 sündmust ROI kohta väikese närvivõrguga. See, koos 7200 neuroni ja 506 400 sünapsiga viies kihis, hindas videostriimi iga ROI ehk huvipiirkonna jaoks.
Nägemisvõrk töötles sündmusi optiliseks striimiks sagedusega 200 Hz ja lineaarne kontroller tõlkis need sündmused tõuke- ja hoiakukäskudeks ehk siis selleks, millal on põhjust edasi liikuda ja millal kuidas manööverdada.
See on aluseks intelligentsetele putukasuurustele robotitele
Reaalses maailmas tehtud katsed kinnitasid sellise kontrolliahela toimivust, näidates vastupidavust erinevates valgustingimustes ja energiatõhusust, võrreldes muude lahendustega.
Teadlaste sõnul aitavad katsete positiivsed tulemused uurida neuromorfse tajumise ja töötlemise süsteeme edasi ning võivad lõpuks teha võimalikuks putukatesuuruste intelligentsete robotite ehitamise.
Teadlaste uurimistöö avaldati ajakirjas Science Robotics.