Mesterséges intelligenciarendszer segít a repülőgépeknek a turbulenciával való megbirkózásban

A repülőgépeket sújtó turbulencia a múlté lehet egy új mesterséges intelligencia rendszernek köszönhetően, amely segít a repülő járműveknek percek alatt megtanulni alkalmazkodni a turbulenciához.

A turbulencia szörnyű élmény repülés közben - Fotó: REUTERS

Az Embry-Riddle Repülési Egyetem (USA) tudósai kifejlesztettek egy technikát, amely minimalizálhatja a turbulencia hatását a repülő járművekre, különösen a pilóta nélküli légi járművekre (UAV-okra).

A technika egy FALCON nevű mesterséges intelligencia (MI) rendszerre támaszkodik, amely automatikusan a külső zavaró tényezőkhöz igazítja a repülési sebességet.

A turbulencia a légnyomás változása, amely a repülőgép rezgését okozza. A FALCON-okat kiképzik a turbulencia alapjainak megértésére és a körülményekhez való alkalmazkodásra.

Ez a mesterséges intelligencia rendszer a Fourier-módszeren alapul, amely komplex szinuszhullámokat használ az adatok ábrázolására. A LiveScience november 11-i beszámolója szerint a kutatócsoport a Kaliforniai Műszaki Intézet (Caltech, USA) szélcsatornájában tesztelte ezt a mesterséges intelligencia rendszert, egy nyomásérzékelőkkel felszerelt repülőgépszárnyat használva egy pilóta nélküli repülőgép (UAV) ábrázolására. A FALCON érzékelőket fog használni a nyomásváltozások érzékelésére, és a stabilitás fenntartása érdekében szükség szerint módosítja a magasságot és az elfordulást.

A csapat kilenc percnyi tanulás után, melynek során folyamatosan próbáltak alkalmazkodni a változó turbulenciához és visszajelzést adtak az eredményekről, a FALCON képes volt fenntartani a szárny stabilitását a szélcsatornában.

„A Caltech szélcsatornájában végzett tesztek azt mutatják, hogy a FALCON percek alatt képes tanulni, ami a nagyobb repülőgépekre való kiterjesztéshez vezethet” – mondta Hever Moncayo professzor, az Embry-Riddle Egyetem munkatársa.

A turbulenciához való automatikus alkalmazkodás lehetővé tételével a kutatás segíthet a pilóta nélküli repülőgépek és a kereskedelmi repülőgépek simább repülésében a jövőben. A csapat azt is felveti, hogy a repülőgépek megoszthassák a környezeti adatokat a turbulenciára való figyelmeztetés érdekében.

A kutatás következő fázisa a FALCON tanulási idejének csökkentése. Ez lehet a csapat legnagyobb kihívása, mivel a környezeti feltételekhez való gyors alkalmazkodás képessége elengedhetetlen a turbulencia gyakorlati megoldásaihoz.

Vannak más valós kihívások is, különösen a változatos és kiszámíthatatlan szélviszonyok miatt.

A kutatás az NPJ Robotics folyóiratban jelent meg.

Forrás: https://tuoitre.vn/he-thong-ai-giup-may-bay-ung-pho-nhieu-dong-20241112130415932.htm