Sistem AI membantu pesawat 'mengatasi' pergolakan

Pergolakan yang menjejaskan pesawat boleh menjadi satu perkara yang tidak diingini kerana sistem AI baharu yang membantu kenderaan terbang belajar menyesuaikan diri dengan pergolakan dalam beberapa minit sahaja.

Pergolakan adalah pengalaman yang mengerikan apabila terbang - Foto: REUTERS

Para saintis di Embry-Riddle Aeronautical University (USA) telah membangunkan satu teknik yang boleh meminimumkan kesan pergolakan ke atas kenderaan terbang, terutamanya kenderaan udara tanpa pemandu (UAV).

Teknik ini bergantung pada sistem kecerdasan buatan (AI) yang dipanggil FALCON untuk melaraskan penerbangan secara automatik untuk menampung gangguan luaran.

Turbulensi ialah perubahan tekanan udara yang menyebabkan pesawat bergetar. FALCON dilatih untuk memahami asas pergolakan dan menyesuaikan diri dengan sebarang keadaan.

Sistem AI ini berdasarkan kaedah Fourier, yang menggunakan gelombang sinus kompleks untuk mewakili data. Menurut LiveScience pada 11 November, pasukan penyelidik menguji sistem AI ini dalam terowong angin di California Institute of Technology (Caltech, Amerika Syarikat), menggunakan sayap kapal terbang yang dilengkapi dengan sensor tekanan untuk mewakili UAV. FALCON akan menggunakan penderia untuk merasakan perubahan dalam tekanan dan melaraskan altitud dan menguap mengikut keperluan untuk mengekalkan kestabilan.

Pasukan mendapati bahawa selepas sembilan minit pembelajaran, sentiasa cuba menyesuaikan diri dengan perubahan pergolakan dan maklum balas keputusan, FALCON dapat mengekalkan kestabilan sayap dalam terowong angin.

"Ujian di terowong angin Caltech menunjukkan bahawa FALCON boleh belajar dalam beberapa minit, membawa kepada pengembangan kepada pesawat yang lebih besar," kata profesor Hever Moncayo, yang bekerja di Universiti Embry-Riddle.

Dengan membolehkan penyesuaian automatik kepada pergolakan, penyelidikan ini berpotensi untuk membantu UAV dan pesawat komersial terbang dengan lebih lancar pada masa hadapan. Pasukan itu juga mencadangkan kemungkinan berkongsi data alam sekitar antara pesawat untuk memberi amaran tentang pergolakan.

Fasa penyelidikan seterusnya adalah untuk mengurangkan masa pembelajaran FALCON. Ini boleh menjadi cabaran terbesar pasukan, kerana keupayaan untuk menyesuaikan diri dengan cepat dengan keadaan persekitaran adalah penting untuk penyelesaian praktikal kepada pergolakan.

Terdapat juga cabaran dunia nyata yang lain, terutamanya kerana keadaan angin yang berbeza-beza dan tidak dapat diramalkan.

Penyelidikan itu diterbitkan dalam jurnal NPJ Robotics .

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