无人机，一个美丽的发明，在类型和用途上都在增长。 不幸的是，它们仍然有一个缺陷：它们只在天气好的时候才有效。 为了执行重要的功能，无人机必须能够实时改变它们的特性，或者能够适应任何类型的天气。
加州理工学院的一群工程师刚刚开发了一个问题的答案（供朋友们参考） 加州理工学院）。 已创建 神经苍蝇：不仅仅是一个设备，它是一种真正的深度学习技术，可以让无人机适应新的和意想不到的风力条件，即使在龙卷风等灾难性事件中也能继续飞行。
抗龙卷风无人机
根据发表在《科学机器人》上的研究（我在这里链接)，这款使用 Neural-Fly 开发的重达 XNUMX 公斤的无人机能够每秒五次重新计算周围的天气状况，并毫无问题地改变航向。
这架无人机在加州理工学院的自主系统和技术中心完成了测试。 不会那么强 迈阿密的“风墙”，但是这个设施有一个特殊的阵列，由 1.200 多个计算机控制的微型风扇组成，研究人员可以使用这些风扇来模拟从微风到大风的任何事物。
Neural-Fly，潜力巨大
人工智能驱动的无人机可以创新多个行业，从医疗救援到航空旅行。工程师甚至使用相同的软件设计了一辆完整的自动飞行救护车。该神经网络的主要特点是科学家可以使用元学习技术对其进行预训练。优点是，仅更新（在现场、实时）一些基本参数就足以准确地适应真实环境。
配备 Neural-Fly 的无人机已经学会了对龙卷风做出如此成功的反应，以至于它们的性能在仅飞行 12 分钟后就显着提高，并且错误率比目前最先进的无人机低 2,5-4 倍。
学习的无人机，教学的无人机
另一个有趣的功能：飞行数据（以及因此“学到的”东西）可以在各种无人机之间实时传输。这将使遭遇龙卷风的“群”飞机永远不会被风力所惊吓，但它还有其他可能的应用。
哪个？ 例如，为自动驾驶汽车（或载人无人机）创建和传播广泛的数据库。 但我们将有机会谈论它：今天在加州理工学院，新的无人机并没有诞生，而是一个可以彻底改变无人机的新技术时代。
