Ученые из Делфтского технологического университета разработали нейроморфный механизм управления зрением для автономных полетов дронов. Они создали пятислойную нейросеть из 28 800 нейронов, которая обрабатывает «сырые» данные с камеры, оценивает трехмерное движение и выдает команды управления для дрона.
Нейроморфный БПЛА обрабатывал данные до 64 раз быстрее, чем графическая карта, и потреблял всего 7 милливатт энергии на работу нейросети. Развитие этой технологии позволит аппаратам стать такими же маленькими, маневренными и умными, как летающие насекомые.
Обучение нейроморфного зрения происходит на «сырых» данных с камеры, что позволяет дрону «видеть» реальный мир. Команда также использовала метод самообучения, избавляющий от необходимости в сложных наземных измерениях и создании высокочастотных реалистичных изображений для обучения.
Разработанная сеть работает на частоте от 274 до 1600 раз в секунду, что в 10-64 раза быстрее, чем на встроенном GPU. При этом нейроморфный чип Intel Loihi потребляет всего 1,007 Вт, из которых 1 Вт приходится на включение чипа, а сама работа сети потребляет лишь 7 милливатт.
Аэротетраэдр | Нет предела безопасности
Если заметили ошибку в тексте, нажмите комбинацию Shift + Enter или по ссылке Отправить, что бы нас проинформировать.
