Страшная штука – беспилотные летающие убийцы.
Вот самый свежий пример, только что продемонстрированный Китаем боевой дрон Blowfish A2 компании Ziyan UAV.
- БПЛА вертикального взлета запускается нажатием одной кнопки.
- Электропривод делает его почти бесшумным (подлетит – не услышишь)
- Радары его не видят (пролетает вне поля их зрения).
- Скорость 130 км/час, потолок 5 тыс. м., время полета 60 мин.
Способен самостоятельно выполнять сложные боевые задачи, включая разведку, уничтожение целей и многое другое.
Несет 4 гравитационные бомбы. И не нужны даже самонаводящиеся.
Он их так точно бросает, что просто оторопь берет.
Смотрите сами https://www.youtube.com/watch?v=tF0gvL5D9S4
А тут подробно https://mikeshouts.com/chinas-ziyan-uav-revealed-a-super-weird-attack-drone-at-langkawi/
#БПЛА

Революция ИИ-дронов на подходе
Современный военный дрон – это вовсе не банальный маленький беспилотный самолетик, способный переносить груз размером с пицу.
Одиночные дроны стали идеальными роботами-убийцами, оставив без работы большинство ниндзя. Идеально скрывающиеся роботы-убийцы широко используются, например, на Ближнем Востоке, чтобы людям-операторам быстро, эффективно и абсолютно безнаказанно уничтожать других людей на значительном расстоянии.
И это далеко не все. Сегодня рой дронов уже может запросто устранить целый авианосец.
Причем обе вышеописанные функции даже не требуют автономии.
А можете себе представить возможности автономных одиночный и роевых ИИ-дронов в руках военных и террористов?

Что же не хватает современным операторским дронам на пути к полуавтономным ИИ-дронам завтрашнего дня?
Ответ – не хватает всего лишь данных для обучения.

Нужны большие, разнообразные, сложные тесты, чтобы продвинуть прогресс в этой области, подобно тому, как ImageNet побудила исследователей применять методы глубокого обучения для решения того, что в то время казалось очень сложной задачей распознавания образов.

Новый серьезный шаг в этом направлении сделан. Исследователи Университета Цюриха и ETH Zurich разработали набор данных UZH-FPV Drone Racing Dataset, который является самым крутым набором данных визуально-инерциальной одометрии на сегодняшний день.

Большие ускорения и сложные траектории крайне затрудняют обучение сложным полетам. Нужно научить ИИ-дроны высокоскоростной оценке состояния и мгновенному принятию верных решений. Однако, существующие наборы данных не решают эту проблему. Это и побудило исследователей записывать видео с места пилота гоночного квадрокоптера, оснащенного датчиками и пилотируемого профессиональным пилотом. Траектории включают быстрые круги вокруг полигона с гоночными воротами, а также траектории свободной формы вокруг препятствий, как внутри, так и снаружи (например, слалом между деревьями).
Исследователи записали 27 последовательностей полета по двум типам ландшафтов, и эти траектории являются по существу мультимодальными, включая измерения датчиков, записанных на двух разных бортовых компьютерах, а также внешние измерения с внешнего трекера.
Камеры событий представляют собой новые биодатчики, которые измеряют изменения яркости асинхронно в форме потока событий (см. вчерашний пост), кодирующих знак и местоположение изменения яркости на плоскости изображения.

Итак, гожий набор данных есть.
Осталось научить дронов гонкам. И тогда из крадущихся они превратятся в настоящих терминаторов.

Подробнее:
- Готовы ли мы к автономной гонке дронов? UZH-FPV Drone Racing Dataset (PDF) https://rpg.ifi.uzh.ch/docs/ICRA19_Delmerico.pdf
- UZH-FPV Drone Racing Dataset (веб-сайт ETHZurich) https://rpg.ifi.uzh.ch/uzh-fpv.html
См. также https://t.iss.one/theworldisnoteasy/763

#БПЛА

Создан первый воплощенный в дроне ИИ, способный справиться с двумя НЛО.
Его преимущество – знание собственного несовершенства.
Если вам в лицо летит мяч – вы автоматически уклоняетесь, делая это не задумываясь. За доли секунды встроенный в вас эволюцией нейрокод просчитывает варианты уклонений, выбирает лучший и применяет его, не спрося вашего на то разрешения. Только так можно выжить в нашем мире. Эволюция это знает и умеет делать живых существ, способных делать такое запросто.
Но чтоб сделать такое запросто и очень-очень быстро, мало иметь быстрый вычислитель (в голове или процессоре). Еще нужно:
1) уметь распознавать не сами объекты, а их движение (так делает сетчатка созданного природой уникального прибора - глаза);
2) знать «тактико-технические» характеристики своего тела – что оно может делать и как быстро (такой ИИ называется воплощенный - Embodied AI – и это одна из моих любимых тем).
Посмотрите, насколько эффективно подобное делают птицы. А ведь это многократно замедленное видео. В реальности они движутся столь быстро, что вы бы этого просто не поняли.

Первый в мире «Воплощенный ИИ», осознающий свое несовершенство, - это EVDodge - дрон, оснащенный:
- «камерой событий» (event camera), способной выявлять вблизи себя НЛО (независимые летающие объекты - Independently Moving Objects);
- системой самооценки своих движений - estimating self-movement.
Этот дрон умеет уклоняться одновременно от двух НЛО и «понимает» пределы своих физических возможностей (без чего любой расчет сценариев уклонения делать бессмысленно).
Подобно отдельным нейронам тканей человеческого глаза, ячейки датчика «камеры событий» регистрируют только изменения в картине, которую они наблюдают. Такой подход позволяет избавиться от большого количества избыточных статических данных, концентрируясь только на происходящих изменениях. Такой тип камер идеален для роботов при решении задачи быстрого маневрирования, поскольку тут важнее не врезаться во что-нибудь, а не разбираться, что именно это было. Ведь и мы не распознаем что именно летит нам в физию – мяч, бутылка, плюшевый мишка – какая разница! Отклоняйся и будешь цел.

Для выбора оптимального сценария уклонения выполняется сопоставление летательных возможностей НЛО и собственных летательных возможностей дрона (он их знает). Если последние хуже, чем у НЛО, ничего не поможет – дрон получает удар. А наш нейрокод в таких случаях заставляет нас закрыть глаза – хотя бы зрение сохранить, если удар неизбежен.

В итоге эффективность уклонений дрона составляет до 70% при объектах неизвестной формы и низкой освещенности. Ну а элегантности уклонений дрона до колибри еще далеко.
Оцените сами.
Популярно по-русски.
Все детали описания, как спроектирован и как работает (англ.)
#БПЛА #ВоплощенныйИнтеллект