Le squadre di soccorso sono scese sulla distruzione lasciata dall'uragano Michael in ottobre, freneticamente alla ricerca di sopravvissuti. Ma una settimana dopo, più di 1, 000 persone erano ancora registrate, lasciando le famiglie ad aspettare e sperare.

L'assistenza dei droni nella risposta ai disastri naturali ora è semplicistica nella migliore delle ipotesi con una serie di ostacoli. Ma una nuova ricerca guidata dai professori della Purdue University sta lavorando per utilizzare l'intelligenza artificiale e gli algoritmi di apprendimento per creare una piattaforma che consenta a più droni di comunicare e adattarsi al cambiamento dei fattori di missione.

Shaoshuai Mou e Dan DeLaurentis, professori di aeronautica e astronautica, stanno guidando la ricerca, che ha ricevuto un finanziamento triennale da Northrop Grumman Corp. come parte del consorzio Real Applications of Learning Machine.

"Per il sistema, ci siamo concentrati su una rete di veicoli multi-agente, che sono diversi e possono coordinarsi tra loro, "Ha detto Mou. "Tale coordinamento locale consentirà loro di lavorare come un insieme coeso per portare a termine missioni complicate come la ricerca e il salvataggio".

"Ci sono sfide in questo settore. L'ambiente può essere dinamico, Per esempio, con il tempo che cambia. I droni devono essere adattivi e devono essere in grado di percepire l'ambiente in tempo reale e di prendere decisioni autonome online".

Controllo distribuito, autonomia mista uomo-macchina, l'apprendimento permanente e l'intelligenza artificiale saranno fattori abilitanti fondamentali per la ricerca proposta, ha detto Mou.

In questa ricerca, L'intelligenza artificiale e le tecniche di apprendimento automatico aiuteranno il sistema in molti modi, come nel riconoscimento di oggetti e nella comunicazione uomo-macchina, e migliorare le prestazioni del sistema nel tempo. Soprattutto il sistema assistito dall'IA consentirà l'input di un comandante umano nei parametri della missione e consentirà ai droni di fornire feedback e persino suggerimenti in linguaggio naturale.

"Per situazioni complesse, abbiamo ancora bisogno di coinvolgere gli umani nel ciclo e provare a fare un'autonomia mista composta da macchine e umani, " disse Mou.

Negli scenari della missione, un potente veicolo di elaborazione a terra comunicherà con l'aria, droni terrestri o acquatici che possono coprire una vasta area.

"L'utilizzo della combinazione di veicoli eterogenei dovrebbe essere una chiave per tanti problemi complicati, " disse Mou.

Mou e DeLaurentis sono affiancati nel progetto da docenti dell'Università dell'Illinois-Chicago e dell'Università del Massachusetts ad Amherst.