Skopiowali zachowanie pszczół, by stworzyć drona doskonałego

Wyobraź sobie drona, który gubi sygnał GPS wewnątrz betonowej hali, a mimo to bezbłędnie wraca do bazy, zużywając przy tym ułamek energii potrzebnej na uruchomienie kalkulatora. Brzmi jak science fiction? Naukowcy właśnie udowodnili, że natura miliardy lat temu rozwiązała problem, z którym dzisiejsza robotyka wciąż próbuje sobie poradzić. Kopiując zachowanie pszczół miodnych, stworzyli system nawigacji Bee-Nav, który mieści się w zaledwie 42 kilobajtach pamięci. To technologiczny przełom, który może całkowicie odmienić rynek autonomicznych bezzałogowców.

Sekret mózgu wielkości ziarna sezamu. Jak pszczoły zawstydzają współczesne AI

Pszczoły miodne rutynowo oddalają się od swoich uli na odległość nawet trzech kilometrów w poszukiwaniu pożywienia, po czym wracają do domu z niemal stuprocentową dokładnością. W skali ludzkiego ciała to odpowiednik przejścia setek kilometrów i powrotu do punktu wyjścia bez mapy, kompasu, smartfona czy satelity. Jak stworzenie z mózgiem mniejszym od ziarna sezamu dokonuje tak karkołomnego wyczynu?

Sekret tkwi w genialnej optymalizacji procesów biologicznych. Tradycyjne, autonomiczne drony polegają na ciężkich i prądożernych systemach SLAM, które bez przerwy skanują przestrzeń i tworzą jej trójwymiarowe mapy w czasie rzeczywistym. Pszczoła nie potrzebuje gigabajtów danych ani potężnych procesorów. Zamiast tego polega na odometrii – biologicznym mechanizmie zliczania własnych kroków i ruchów w przestrzeni, przypominającym poruszanie się człowieka po ciemnym pokoju. Ponieważ metoda ta z czasem generuje drobne błędy (tzw. dryf kompasu), owady wspomagają się pamięcią wizualną. Przed każdą dłuższą wyprawą wykonują krótki „lot zapoznawczy” wokół ula, fotografując wzrokiem okolicę, by zapamiętać unikalne punkty orientacyjne.

Bee-Nav w akcji: Testy terenowe, które udowodniły potęgę algorytmu

Zespół badaczy z Uniwersytetu Technologicznego w Delft (Holandia) przeniósł te proste zasady biologiczne prosto do kodu cyfrowego, tworząc system Bee-Nav. Efekty opublikowane na łamach prestiżowego czasopisma Nature zszokowały środowisko naukowe.

W warunkach laboratoryjnych dron wyposażony w uproszczoną sieć neuronową potrzebował zaledwie 3,4 KB pamięci, aby skutecznie kalkulować dystans od bazy i dostosowywać prędkość – im bliżej był celu, tym mocniej zwalniał. Następnie naukowcy postanowili rzucić wyzwanie systemowi w wymagających testach zewnętrznych w holenderskim ośrodku Unmanned Valley.

Imponujące 600 metrów i cyfrowa miniaturyzacja

Sercem autonomicznego lotu na dystansie ponad 600 metrów była sieć neuronowa zajmująca zaledwie 42 KB pamięci. Dla porównania, to mniej więcej tyle, ile waży pojedyncza naklejka w aplikacji WhatsApp. Urządzenie, podobnie jak pszczoła, wykonało krótki lot wokół stacji dokującej, zarejestrowało panoramiczne obrazy otoczenia i bezbłędnie wróciło na miejsce startu. Co najciekawsze, algorytm uczył się na podstawie niedoskonałych danych odometrycznych, udowadniając, że sztuczna inteligencja nie potrzebuje idealnych warunków, by działać skutecznie.

Natura wciąż stawia jednak opór. O ile w hangarach lotniczych system osiągnął 100% skuteczności, o tyle na otwartej przestrzeni wskaźnik ten spadł do około 70%. Powodem okazał się wiatr. Silne podmuchy przechylały drona, co zniekształcało panoramiczny widok z kamery i utrudniało dopasowanie obrazu do zapamiętanych wzorców. Stabilizacja widoku w trudnych warunkach atmosferycznych to teraz główny cel inżynierów.

Od szklarni po roje dronów: Gdzie sprawdzi się pszczela nawigacja?

Eliminacja potrzeby montowania ciężkich komputerów pokładowych otwiera przed rynkiem dronów zupełnie nowe perspektywy. Technologia ta wydaje się wręcz stworzona do nowoczesnego rolnictwa precyzyjnego. Lekkie, miniaturowe drony napędzane systemem Bee-Nav, mogłyby autonomicznie patrolować wnętrza szklarni, monitorując uprawy pod kątem chorób i szkodników. Dzięki znikomej masie byłyby w pełni bezpieczne dla pracujących tam ludzi.

Poza rolnictwem, potencjalne obszary wdrożenia technologii obejmują:

• Logistykę magazynową: Autonomiczna inwentaryzacja wielopoziomowych magazynów bez konieczności instalowania drogich nadajników wewnętrznych.
• Misje ratunkowe: Przeszukiwanie zawalonych budynków, jaskiń i stref katastrof, gdzie sygnał GPS nie dociera.
• Inspekcje przemysłowe: Monitorowanie wnętrz rurociągów, fabryk oraz innych obiektów infrastruktury krytycznej.

Mniejsze zużycie energii i minimalne wymagania sprzętowe to także krok milowy w kierunku tworzenia zintegrowanych rojów dronów, które będą mogły współpracować ze sobą przy minimalnym koszcie technologicznym.

Nowy kierunek w rozwoju robotyki

Sukces systemu Bee-Nav udowadnia, że kluczem do rozwoju sztucznej inteligencji i robotyki nie zawsze jest zwiększanie mocy obliczeniowej czy tworzenie potężniejszych procesorów. Czasami odpowiedź tkwi w redukcji i podpatrywaniu natury. Ograniczenie pamięci operacyjnej do poziomu kilkudziesięciu kilobajtów przy jednoczesnym zachowaniu pełnej autonomii nawigacyjnej to jasny sygnał, że przyszłość dronów komercyjnych należy do rozwiązań lekkich, energooszczędnych i niezależnych od kaprysów satelitów GPS.

Na tej stronie sprawdzicie ceny dronów, dostępnych w polskich sklepach. #reklama