Científicos de ETH Zurich están entrenando aviones no tripulados sobre cómo navegar por las calles de la ciudad haciendo que estudien cosas que ya saben cómo: automóviles y bicicletas. El software que se utiliza se llama DroNet , y es una red neuronal convolucional. Es decir, aprende a volar y a navegar volando y navegando. Los científicos recogieron sus propios datos de entrenamiento atando GoPros a autos y bicicletas, y recorrieron Zúrich además de tocar videos disponibles públicamente en Github. Hasta el momento, los drones han aprendido lo suficiente como para no atravesar el tráfico que viene en sentido contrario y evitar obstáculos como las torres de tránsito y los peatones.

Para lograr esto, DroNet produce un par de salidas de cada marco de referencia, un ángulo de dirección y una probabilidad de colisión. El software no requiere mucha potencia de cómputo, y tampoco necesita ninguna GPU (no es necesario detener la extracción de criptomonedas), por lo que se puede aplicar a una variedad de UAV, incluso nano drones de tamaño de palma. Como verá en el siguiente video, los resultados en este punto son bastante impresionantes. Los drones incluso pueden navegar por espacios interiores como edificios de oficinas y estacionamientos, perfecto para entregar paquetes , sin datos de entrenamiento.

En declaraciones a IEEE Spectrum , el profesor Scaramuzza de la Universidad de Zurich dijo que aún no se emociona demasiado. Para empezar, las capacidades de movimiento y predicción del dron están limitadas a una altura constante y la red neuronal no se ha integrado con las tareas de exploración. Por lo tanto, parece que usar un UAV equipado con DroNet en una misión de búsqueda y rescate en el bosque podría no ser posible en este momento.

El objetivo final? Los aviones no tripulados que pueden volar y navegar “exactamente” como lo hacen las aves, según Scaramuzza. Esperemos que Boston Dynamics no se entere de esto.

 

Fuente: Engadget.

 

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