Hệ thống AI lấy cảm hứng từ ong mật

2 giờ trướcBài gốc

Hệ thống Bee-Nav dùng mạng neuron chỉ 42 kilobyte, cho phép thiết bị nhỏ và nhẹ di chuyển quãng đường dài để quay về mà không cần phần cứng nặng hao tốn năng lượng hay GPS.

Phát minh có thể mở ra tiềm năng sử dụng UAV cỡ nhỏ theo đội hình lớn thực hiện công việc tinh vi như giám sát nhà kính hay kiểm tra công nghiệp.

Đây là thành quả từ sự hợp tác giữa Đại học Công nghệ Delft, Đại học Wageningen với Đại học Carl von Ossietzky.

Định vị lấy cảm ứng từ ong

Robots tự hành trong tương lai sẽ phải đối mặt với một trở ngại lớn: việc định vị đòi hỏi thiết lập nhiều bản đồ chi tiết vượt quá sức mạnh tính toán lẫn thời lượng pin.

Để giải quyết trở ngại trên, nhóm nghiên cứu tìm đến ong mật – loài định vị bằng cách kết hợp đo quãng đường với trí nhớ hình ảnh về tổ của mình. Đo quãng đường giúp nắm khoảng cách còn trí nhớ hình ảnh hỗ trợ xác định hướng di chuyển.

Mặc dù đo quãng đường có thể cung cấp ước lượng vị trí sơ bộ, nhưng theo thời gian trở nên kém chính xác đi. Do đó cần nhờ các mốc hình ảnh trực quan nhằm định hướng chính xác. Kết hợp 2 phương pháp sinh học mở ra con đường chế tạo robot nhẹ, tiết kiệm năng lượng, di chuyển không cần GPS.

Lấy cảm ứng từ loài ong mật, nhóm phát triển chiến lược điều hướng dựa trên nhiều chuyến bay học tập. Giống như ong khảo sát khu vực xung quanh tổ trước khi bay ra ngoài, UAV có thể chụp lại hình ảnh môi trường xung quanh điểm xuất phát rồi xây dựng thành bộ nhớ hình ảnh nền tảng.

Bước định hướng ban đầu cho phép nhận biết môi trường xung quanh từ mọi hướng, đảm bảo thiết bị tìm được đường về bất kể khoảng cách xa hay gần.

Phương pháp ong mật định vị giúp UAV tiết kiệm năng lượng khi hoạt động. Ảnh: Delft University of Technology

“Chúng tôi bị cuốn hút bởi khả năng bay xa khỏi tổ theo con đường khúc khuỷu, vậy mà quay về theo lộ trình gần như thẳng của ong mật. Giới chuyên gia sinh học đã chứng minh rằng ong dựa vào đo quãng đường rồi sử dụng trí nhớ thị giác nhiều hơn lúc gần về đến tổ. Nhưng chính xác chúng học gì và học ra sao vẫn chưa được tìm hiểu đầy đủ. Đây là khoảng trống ta cần lấp đầy nếu muốn thiết lập nên chiến lược dẫn đường thực tiễn cho robot”, giáo sư trí tuệ nhân tạo Guido de Croon (Đại học Công nghệ Delft).

Kết quả thử nghiệm đầy hứa hẹn

Nhóm nghiên cứu thành công dùng Bee-Nav thử nghiệm ở điều kiện thực tế, trong đó có chuyến bay ngoài trời dài 600m nhưng chỉ cần mạng neuro 42 kilobyte điều khiển.

Hệ thống đạt tỷ lệ thành công hoàn hảo trong nhà chứa lớn, nhưng giảm còn 70% lúc di chuyển ngoài trời do gió khiến UAV chao đảo, làm méo mó hình ảnh toàn cảnh mà AI cần để định hướng. Vấn đề này đòi hỏi cải tiến kỹ thuật trong tương lai.

“Thử nghiệm rất đáng khích lệ. Tuy nhiên cũng cho thấy hệ thống hiện tại phải trở nên vững chắc hơn ở điều kiện thực tế”, nhóm cho biết.

Bee-Nav đặc biệt hứa hẹn cho công việc giám sát nhà kính – không gian mà UAV nhẹ và giống côn trùng di chuyển an toàn giúp phát hiện sâu hay dịch bệnh. Công nghệ sẽ góp phần tăng năng suất cây trồng cũng như giảm lãng phí mà chẳng cần đến phần cứng nặng.

Vượt ra ngoài tiềm năng công nghiệp, nghiên cứu còn cung cấp nhiều hiểu biết sinh học quý giá, đem lại góc nhìn mới về cách ong mật tích hợp học tập thị giác để thành công quay về tổ.

Cẩm Bình

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/he-thong-ai-lay-cam-hung-tu-ong-mat-251658.html