RU UK EN

Ads Top

Непотопляемый рой: как алгоритмы PINN и физика учат дронов летать сквозь шторм

Читать статью на: RU UK EN

Квантовые физически информированные нейросети PINN для навигации дронов в городской среде
Городская среда всегда остается одной из самых сложных площадок для беспилотной авиации. Узкие улицы между небоскребами образуют настоящие аэродинамические трубы, где неожиданный порыв ветра может легко сбить аппарат с курса или спровоцировать столкновение. Обычный искусственный интеллект управляет беспилотником методом реакций, то есть он фиксирует отклонение и только потом пытается его скорректировать. На высоких скоростях такая задержка часто оказывается критической.

Решить эту проблему помогает концептуально новый подход, который объединяет алгоритмы физически информированных нейросетей (PINN) и вычислительные мощности квантовых процессоров. В отличие от традиционных моделей, нейросеть типа PINN еще на этапе своего обучения получает встроенные базовые законы физики и аэродинамики. Она изначально понимает, как именно ведет себя воздух при взаимодействии с твердыми поверхностями.

Квантовый процессор в этой связке берет на себя наиболее тяжелую часть работы. Он мгновенно рассчитывает сложнейшие уравнения нелинейной газовой динамики для всей локации. В итоге рой беспилотников получает не просто виртуальную карту высоток, а детальную динамическую модель воздушных потоков в режиме реального времени. Беспилотники заранее знают, где их ждет турбулентность, благодаря чему они уверенно маневрируют в пространстве даже во время сильного шторма.

Комментариев нет:

Комментарии
Технологии Blogger.