Ученые из ETH Zurich обучают беспилотные летательные аппараты, как перемещаться по улицам города, заставляя их изучать вещи, которые они уже знают, например, автомобили и велосипеды. Используемое программное обеспечение называется DroNet, и это сверточная нейронная сеть. Значит, он учится летать и перемещаться, летая и перемещаясь. Ученые собрали свои собственные учебные данные, привязав GoPros к автомобилям и велосипедам и поехали вокруг Цюриха в дополнение к тому, чтобы публиковать доступные видео на Github. До сих пор дроны узнали достаточно, чтобы не пересекать встречный трафик и избегать препятствий, таких как пилоны и пешеходы.

Для этого DroNet производит пару выходов из каждой системы отсчета, угол поворота и вероятность столкновения. Программное обеспечение не требует большой вычислительной мощности, а также не нуждается в каких-либо графических процессорах (нет необходимости приостанавливать работу с криптовалютами), поэтому его можно применять к множеству БПЛА, даже для нано-дронов размером с ладонь. Результаты на этом этапе довольно впечатляют. Беспилотные летательные аппараты даже способны перемещаться по внутренним пространствам, таким как офисные здания и гаражи, а также идеально подходят для доставки пакетов - без данных обучения.

Обращаясь к IEEE Spectrum, профессор Университета Цюриха Скарамузза сказал, что пока не слишком возбужден. Во-первых, способности движения и предсказания дрона ограничены постоянной высотой, а нейронная сеть не интегрирована с задачами разведки. Таким образом, похоже, что использование БПЛА, оборудованного DroNet, в поисково-спасательной миссии в лесу, в настоящее время невозможно.

Конечная цель? По словам Скарамуззы - это дроны, которые могут летать и перемещаться «точно», как птицы. Будем надеяться, что Boston Dynamics не решит попробовать это.