Resturi de mâncare de acum 2.300 de ani găsite într-o amforă din Sicilia. Ce mâncau oamenii care trăiau pe insulă
Publicat acum 1 ora si 46 minute
O echipă de cercetători a dezvoltat o tehnologie care ar putea atenua efectele turbulențelor asupra aeronavelor și ne-ar putea oferi, în viitor, zboruri mai line.
Turbulențele sunt modificări ale presiunii aerului care determină scuturarea aeronavelor, fiind cel mai evidente atunci când un avion trepidează în timpul zborului prin schimbări de presiune atmosferică. Spre deosebire de aeronave, animalele zburătoare au evoluat pentru a simți schimbările din mediul lor și a se adapta rapid pentru a menține un zbor lin.
Un studiu publicat în jurnalul NPJ Robotics descrie o tehnică de control pentru aeronave, bazată pe un sistem de inteligență artificială (AI) numit FALCON, care poate ajusta automat zborul pentru a compensa turbulențele, scrie Live Science.
Adio turbulențe. Cum funcționează FALCON
Învățarea prin consolidare, o metodă de antrenare a AI, a fost folosită anterior pentru dezvoltarea sistemelor de control augmentate cu AI, dar doar pentru medii sau vehicule specifice. FALCON, însă, a fost antrenat să înțeleagă principiile care stau la baza producerii turbulențelor, astfel încât să se poată adapta la orice condiții.
FALCON se bazează pe metode Fourier, care utilizează unde sinusoidale complexe pentru a reprezenta date. Cercetătorii au descoperit că reprezentarea digitală a condițiilor de vânt ca unde periodice este o metodă eficientă de a modela turbulențele, întrucât fluxul și refluxul vântului urmează un tipar natural de undă.
„Utilizarea învățării prin consolidare pentru a se adapta în timp real este remarcabilă, deoarece învață modelul de turbulență subiacente”, a declarat Hever Moncayo, profesor de inginerie aerospațială la Universitatea Aeronautică Embry-Riddle, pentru Live Science. „Consider că această tehnologie este foarte fezabilă, mai ales cu capacitățile de calcul actuale, precum Jetson, care sprijină integrarea în timp real a învățării adaptive, analizei Fourier și calculului.”
Cercetătorii au testat AI-ul într-un tunel aerodinamic la Caltech, utilizând o aripă de profil aerodinamic pentru a reprezenta un UAV, echipată cu senzori de presiune și suprafețe de control. Acestea au fost folosite pentru a simți schimbările de presiune și pentru a ajusta unghiul de atac și direcția, menținând astfel stabilitatea. Un cilindru mobil a fost amplasat în fața aripii pentru a genera fluctuații aleatorii în turbulență.
S-a constatat că, după doar nouă minute de învățare, FALCON putea menține stabilitatea aripii în tunelul aerodinamic, adaptându-se continuu la turbulențele schimbătoare și oferind feedback constant.
„Testele tunelului aerodinamic de la Caltech arată că FALCON poate învăța în câteva minute, ceea ce sugerează o scalabilitate la aeronave mai mari”, a mai spus Moncayo. „Totuși, provocările din lumea reală rămân, în special adaptarea rapidă la condiții diverse și imprevizibile și validarea performanței pe diferite configurații UAV și medii de vânt.”
AI-ul revoluționează zborul avioanelor de pasageri
Această cercetare ar putea conduce la zboruri mai line pentru UAV-uri și avioanele comerciale, datorită capacității de adaptare automată la turbulențe. Cercetătorii au sugerat și posibilitatea împărtășirii datelor de mediu între aeronave pentru a avertiza asupra perturbărilor. Totuși, din cauza preocupărilor legate de securitatea cibernetică a sistemelor de control ale aeronavelor, ar fi necesar un protocol de securitate robust, ce trebuie analizat și testat amănunțit.
„Dezvoltarea continuă se va concentra probabil pe îmbunătățirea acurateței predicțiilor și reducerea timpului de antrenare, ceea ce este fezabil, dar complex”, a adăugat Moncayo. „De asemenea, schimbul de informații între aeronave va spori puterea predictivă a sistemului, dar va necesita standarde de comunicare robuste și protocoale de gestionare a datelor pentru o adoptare mai largă.”
Următoarea etapă a cercetării vizează reducerea timpului de învățare al AI-ului, o provocare esențială pentru a permite adaptarea rapidă la condițiile de mediu, necesară pentru o soluție practică împotriva turbulențelor.