Les équipes de secours sont descendues sur la destruction laissée par l'ouragan Michael en octobre, à la recherche frénétique de survivants. Mais une semaine plus tard, plus de 1, 000 personnes étaient encore dénombrées, laisser les familles attendre et espérer.

L'assistance par drone dans la réponse aux catastrophes naturelles est maintenant au mieux simpliste avec un certain nombre d'obstacles. Mais de nouvelles recherches menées par des professeurs de l'Université Purdue s'efforcent d'utiliser l'intelligence artificielle et des algorithmes d'apprentissage pour créer une plate-forme permettant à plusieurs drones de communiquer et de s'adapter à mesure que les facteurs de mission changent.

Shaoshuai Mou et Dan DeLaurentis, professeurs d'aéronautique et d'astronautique, dirigent la recherche, qui a reçu un financement de trois ans de Northrop Grumman Corp. dans le cadre du consortium Real Applications of Learning Machine.

"Pour le système, nous nous sommes concentrés sur un réseau multi-agents de véhicules, qui sont divers et peuvent se coordonner les uns avec les autres, ", a déclaré Mou. "Une telle coordination locale leur permettra de travailler comme un tout cohérent pour accomplir des missions compliquées telles que la recherche et le sauvetage."

« Il y a des défis dans ce domaine. L'environnement peut être dynamique, par exemple, avec le temps qui change. Les drones doivent être adaptatifs et doivent être capables de percevoir l'environnement en temps réel et de prendre des décisions autonomes en ligne."

Contrôle distribué, autonomie mixte homme-machine, l'apprentissage tout au long de la vie et l'intelligence artificielle seront des catalyseurs clés de la recherche proposée, dit Mou.

Dans cette recherche, L'IA et les techniques d'apprentissage automatique aideront le système de plusieurs manières, comme dans la reconnaissance d'objets et la communication homme-machine, et améliorer les performances du système au fil du temps. En particulier, le système assisté par l'IA permettra la saisie d'un commandant humain dans les paramètres de la mission et permettra aux drones de fournir des commentaires et même des suggestions en langage naturel.

"Pour les situations complexes, il faut encore impliquer les humains dans la boucle et essayer de faire une autonomie mixte composée de machines et d'humains, " dit Mou.

Dans les scénarios de mission, un véhicule de traitement puissant au sol communiquera avec l'air, drones terrestres ou aquatiques pouvant couvrir une large zone.

« L'utilisation de la combinaison de véhicules hétérogènes devrait être la clé de tant de problèmes complexes, " dit Mou.

Mou et DeLaurentis sont rejoints sur le projet par des professeurs de l'Université de l'Illinois-Chicago et de l'Université du Massachusetts à Amherst.