Бортинженер
и второй пилот
в одном ИИ.
Мы уже давно предвкушаем будущее со снующими по мегаполисам аэротакси. Похоже, это действительно «всенародное» желание ‒ мир так устал от пробок, и теперь с завидным рвением воплощает идею в жизнь. Множество компаний ведут разработки своих решений для реализации технологии летающих автомобилей, требования к которым часто трудносовместимы конструктивно.
Но одним из ключевых вопросов здесь является обеспечение безопасности. Так, наш «автолёт» должен не просто «держаться за воздух», но и сохранять управление в любых ситуациях ‒ от порывов ветра и встречных объектов до внезапно отказавших винтов. Должна быть соблюдена безопасность не только пассажиров аэротранспорта, но и находящихся под ним людей и инфраструктуры.
Ответом команды Калифорнийского технологического института (Caltech) стала разработка бортового ИИ для облегчения управления летательным аппаратом. Суть в том, что эта модель машинного обучения не только обнаруживает помехи, но и компенсирует их так, чтобы сократить их влияние на лётные характеристики. Описывая новую систему в статье журнала IEEE Robotics and Automation Letters, инженеры называют её «Нейро-полёт для отказоустойчивости» или коротко ‒ NFFT (Neural-Fly for Fault Tolerance).
«Мы разработали такую отказоустойчивую систему, которая <…> представляет идею виртуальных датчиков для обнаружения любого отказа с использованием машинного обучения и адаптивных методов управления», ‒ рассказывает профессор кафедры управления и динамических систем Сун Джо Чанг, старший научный сотрудник Лаборатории реактивного движения, которой Caltech руководит в НАСА.
Обычно гибридно-электрические самолёты снабжают несколькими пропеллерами. Это не только усиливает тяговую мощность, но и обеспечивая запас тяги на случай внештатной ситуации. Вместе с тем для междугороднего или даже просто чуть более продолжительного, чем по городу, перелёта летательному аппарату нужны крылья: позволяя машине парить, они заметно понизят энергозатраты.
Однако вследствие сложности и избыточности таких систем, возрастает число уязвимостей «самолётомобилей», что нивелирует все достоинства представленных решений. Понимание этих реалий ставит инженеров перед вопросами о наилучших методах диагностики и реагирования на сбои и проблемы.
В рамках NFFT учёные предложили новаторский подход: команда разработала метод глубокого обучения, который не только реагирует на сильный ветер, но и на лету обнаруживает сбои бортовых систем летательного аппарата. Вдохновляет то, что такая коррекция происходит чрезвычайно быстро ‒ менее, чем за секунду.
«Во время полёта аппарата, вы действительно можете почувствовать разницу, которую NFFT вносит в поддержание его управляемости при отказе двигателя, ‒ рассказывает Штатный научный сотрудник и автор статьи Мэтью Андерсон, который участвовал в лётных испытаниях в качестве пилота. ‒ Создаётся впечатление, что ничего не изменилось, даже если у вас только что перестал работать один из двигателей».
В первую очередь данный метод управления был протестирован на летательных аппаратах, разрабатываемых самой командой. Он неплохо показал себя на прототипе автономной летающей машины скорой помощи, представляющей собой гибридный электромобиль для быстрой доставки раненых или больных людей в медучреждения.
Однако этим успехом исследовательская группа профессора не ограничилась, и взялась за экспериментальное изучение пригодности своего отказоустойчивого метода управления к наземным видам транспорта. Сейчас в планах учёных опробовать аналогичную систему NFFT к лодкам и другим плавсредствам.
По материалам АРМК.
