คนทั่วไปอาจไม่ได้คิดอะไรมาก แต่จริงๆ แล้วมีแอปพลิเคชั่นที่ยอดเยี่ยมมากมายสำหรับโดรนฝูงหนึ่ง จากการปฏิบัติงานจริง เช่น ฉีดพ่นพืชผลให้มีชีวิตชีวา การแสดงแสงสีท้องฟ้ามีขีดจำกัดแน่นอน แต่ก่อนอื่นเราต้องสอนพวกเขา ไม่ให้พังชนกัน
Enrica Soria นักศึกษาปริญญาเอกด้านวิศวกรรมคณิตศาสตร์และวิทยาการหุ่นยนต์จาก Swiss Federal Institute of Technology Lausanne (EPFL) ก็ใส่ใจในเรื่องนี้เช่นกัน เธอสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์ที่สามารถจำลองวิถีของโดรนอิสระห้าลำที่บินผ่านป่าทึบได้สำเร็จโดยไม่ชนกันแม้แต่ครั้งเดียว อย่างไรก็ตาม เธอตระหนักว่าเพื่อทดสอบสิ่งนี้ในโลกแห่งความเป็นจริง เธอจะต้องเอาชนะอุปสรรคที่น่าประหลาดใจ นั่นคือ ต้นไม้
โดรน โดยเฉพาะเครื่องบินสี่ใบพัดระดับไฮเอนด์ที่เธอต้องการใช้นั้นมีราคาแพง และการเสียสละบางส่วนในระหว่างการทดสอบนั้นไม่เหมาะเลย ดังนั้นโซเรียจึงสร้างป่าปลอมที่มีต้นไม้อ่อน ซึ่งจริงๆ แล้วเป็นเพียงบางส่วนที่พับได้ เล่นอุโมงค์จากอิเกีย โซเรียกล่าวว่า “แม้ว่าโดรนจะชนเข้ากับพวกมัน พวกมันก็ไม่แตก”
นอกจากการหยุดยั้งการทำลายโดรนราคาแพง (หรือต้นไม้บริสุทธิ์) แล้ว อย่างไรก็ตาม การทดลองยังมีความหมายที่ใหญ่กว่า เนื่องจากฝูงโดรนไร้คนขับกลายเป็นเรื่องธรรมดามากขึ้นเรื่อยๆ ในทุกอุตสาหกรรมและในหลาย ๆ แอพพลิเคชั่น จำเป็นต้องมีการฝึกอบรมเพิ่มเติมเพื่อให้แน่ใจว่าโดรนเหล่านี้จะไม่ชนกัน (หรือกับผู้คนหรือทรัพย์สินส่วนตัว) เมื่อไม่อยู่ ในงาน. ระบบควบคุมที่เชื่อถือได้ เช่น Soria’s เป็นขั้นตอนที่สำคัญและจำเป็น
ปัจจุบัน ฝูงบินอัตโนมัติถูกควบคุมโดยปฏิกิริยา ซึ่งหมายความว่าพวกเขากำลังใช้การคำนวณตามระยะห่างจากรายการอื่นๆ เสมอ เพื่อหลีกเลี่ยงอุปสรรคหรือกันและกัน ในทำนองเดียวกัน หากโดรนกระจายออกไปมากเกินไป พวกเขาจะตรวจพบและย้ายเข้าไปใหม่ ทั้งหมดนั้นดีและดี แต่ก็ยังมีปัญหาว่าโดรนจะใช้เวลานานเท่าใดในการคำนวณการปรับเหล่านี้ในทันที
อัลกอริธึม”การควบคุมเชิงคาดการณ์”ใหม่ของ Soria ทำงานอย่างแข็งขันเพื่อหลีกเลี่ยงการชะลอตัวเหล่านี้ด้วยการวางแผนที่ดีขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น พวกมันจะสื่อสารซึ่งกันและกันเพื่อตีความข้อมูลการจับการเคลื่อนไหวในแบบเรียลไทม์เพื่อสร้างการคาดการณ์ว่าโดรนตัวอื่นๆ ในบริเวณใกล้เคียงจะเคลื่อนตัวไปที่ใดและปรับตำแหน่งของตนเองให้สอดคล้องกัน
เมื่อเธอตั้งค่าป่าปลอมและดำเนินการจำลอง เธอเรียนรู้อย่างรวดเร็วว่าโดรนไม่ชน และเธอไม่ต้องลงทุนในสิ่งกีดขวางที่นุ่มนวลกว่า โซเรียตั้งข้อสังเกตว่า “พวกเขาสามารถมองไปข้างหน้าได้ทันเวลา พวกเขาสามารถคาดการณ์การชะลอตัวของเพื่อนบ้านในอนาคต และลดผลกระทบด้านลบต่อเที่ยวบินแบบเรียลไทม์”
ด้วยเหตุนี้ โซเรียจึงสามารถพิสูจน์ได้ว่าอัลกอริธึมของเธออนุญาตให้โดรนเคลื่อนที่ผ่านสิ่งกีดขวางได้เร็วกว่าโดรนถึง 57% โดยใช้การควบคุมแบบรีแอกทีฟแทนอัลกอริธึมการทำนาย เธอสังเกตเห็นผลลัพธ์ที่น่าประทับใจใน บทความ เผยแพร่ใน Nature Machine Intelligence ในเดือนพฤษภาคม
โครงการนี้ เช่นเดียวกับโครงการอื่นๆ ที่ออกแบบมาเพื่อ ฝึกรถยนต์ขับเคลื่อนอัตโนมัติ ได้รับแรงบันดาลใจจากธรรมชาติ ใช่แล้ว เหมือนฝูงปลา ฝูงนก และฝูงผึ้ง และแน่นอน (อย่างน้อยตอนนี้) ธรรมชาติดีกว่าที่เราเป็นอยู่มาก โซเรียตั้งข้อสังเกตว่า “นักชีววิทยาบอกว่าไม่มีคอมพิวเตอร์ส่วนกลาง” หมายความว่าไม่มีสัตว์หรือแมลงตัวใดเป็นตัวกำหนดการเคลื่อนไหวสำหรับส่วนที่เหลือของกลุ่ม ในทางกลับกัน แต่ละคนคำนวณสภาพแวดล้อมของตัวเอง เช่น สิ่งกีดขวาง และแม้แต่ปลา นก หรือผึ้งอื่นๆ และเคลื่อนที่ไปตามนั้น
แม้ว่าแนวคิดของการควบคุมแบบคาดการณ์ล่วงหน้าจะเป็นเรื่องแรกสำหรับโดรน แต่ก็เป็นแนวคิดเก่า ก่อนหน้านี้ นักวิทยาศาสตร์ได้ใช้แบบจำลองนี้เพื่อนำทางไปยังพื้นที่และระบบต่างๆ สำหรับยานพาหนะสองคันที่เคลื่อนที่ไปตามวิถีที่กำหนดไว้ล่วงหน้า การควบคุมเชิงคาดการณ์อาศัยการคำนวณแบบเรียลไทม์หลายครั้ง และหากอัลกอริธึมที่ใช้งานไม่ได้สวยงาม ก็สามารถเพิ่มขีดความสามารถในการคำนวณของโดรนแต่ละตัวได้
ด้วยตัวแปรมากมาย เช่น ความเร็วและระยะทางในการเล่น อัลกอริธึมจึงต้องมีการคิดอย่างรอบคอบและรอบคอบ จำเป็นต้องมีพารามิเตอร์พื้นฐาน เช่น ระยะห่างขั้นต่ำที่อนุญาตระหว่างโดรนเพื่อหลีกเลี่ยงการชนกันของโดรนกับโดรน แต่สิ่งที่ซับซ้อนกว่า เช่น เขตห้ามบินและการทำแผนที่เส้นทางที่มีประสิทธิภาพด้วยความเร็วที่ต้องการจะต้องสามารถคำนวณได้ทันทีโดยไม่ติดขัด ทุกอย่างขึ้น
เนื่องจากอัลกอริธึมเหล่านี้มีการกำหนดมากขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ก็จะง่ายขึ้นสำหรับพวกเขาในการทำงานที่หลากหลายมากขึ้นซึ่งยากหรือไม่มีประสิทธิภาพสำหรับมนุษย์ในการดำเนินการ เช่น การจัดส่งแบบประสานงานในพื้นที่เมืองใหญ่ขนาดใหญ่ หรือภารกิจค้นหาและกู้ภัยทางอากาศ แต่อย่างที่เป็นอยู่ อัลกอริธึมของ Soria เป็นก้าวที่ยิ่งใหญ่สำหรับโดรน
ผ่านทาง มีสาย