Drones são ferramentas cada vez mais importantes para as agências de aplicação da lei. Entre outros usos, drones podem ser equipados com sensores para detectar material radioativo que é transportado ilicitamente.

Quando um esquadrão de drones robóticos coleta informações de seus sensores de radiação a bordo, cada um reúne informações ligeiramente diferentes, dependendo de como eles se movem em relação ao alvo em movimento que é suspeito de transportar material radioativo. Uma ideia-chave é que os drones podem se comunicar com alguns dos outros drones e compartilhar seus dados com eles. Isso deixa a questão:qual drone é mais adequado para ser o tomador de decisões do grupo? Por exemplo, deve ser aquele que ouviu falar da maioria dos outros drones, ou aquele que voou mais perto do porta-aviões suspeito? Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Delaware desenvolveu um método para quantificar a precisão da tomada de decisão de drones robóticos autônomos dentro de uma rede, que eles descreveram recentemente na revista Autonomous Robots.

Envie os drones

Por um século, os cientistas usaram contadores Geiger para detectar material radioativo perigoso. James Bond até tinha um contador Geiger em seu relógio no filme Thunderball de 1965.

Contudo, nem todas as situações são adequadas para humanos equipados com contadores Geiger portáteis. Para cenários particularmente perigosos, como inspecionar instalações de armas suspeitas ou perseguir pessoas que possam estar escondendo explosivos, as autoridades podem optar por implantar uma rede de drones robóticos carregando sensores de detecção de radiação.

Esses sensores devem ser altamente sensíveis para distinguir pequenas quantidades de material radioativo da radiação de fundo onipresente no ambiente de fontes como o sol e o solo. O problema é que os sinais fracos (ou sinais que se tornaram fracos por ocultação ou blindagem) são rapidamente ocultados no ruído de fundo à medida que a distância entre o material e o sensor aumenta.

"A tecnologia robótica pode ajudar a tomar decisões mais precisas sobre se algo suspeito está acontecendo, "disse Bert Tanner, um professor associado de engenharia mecânica na UD. "É como procurar uma agulha em um palheiro, então tudo se resume a quão sensíveis e capazes são seus detectores e quão inteligentes são seus algoritmos. "

Os drones cercam o alvo como uma matilha de leões explorando a presa, mas em vez de atacar, eles coletam e compartilham informações rapidamente enquanto estão em trânsito. Como cada drone tem um caminho diferente, o que eles "vêem" é ligeiramente diferente. Alguns "falam" e compartilham dados com mais drones do que outros. Alguns estão mais próximos da fonte suspeita de radiação - portanto, eles coletam medições mais confiáveis ​​com sinal mais alto e menos ruído. A questão é:qual drone tem as melhores informações para tomar a decisão mais precisa no final?

"Queríamos descobrir:como descobrir quem deve ser o tomador de decisões?" Disse Tanner. "Como podemos fazer diferentes drones comparar notas?"

É um dilema clássico de qualidade versus quantidade - se é melhor ter muitas informações ou uma quantidade menor de informações de qualidade superior. Quando você está lidando com material radioativo, as decisões devem ser feitas em questão de minutos, pois os atrasos podem colocar vidas em perigo.

Talvez um drone na mistura tenha informações suficientemente fortes e também esteja perto o suficiente para obter informações de qualidade diretamente da fonte de radiação. A informação flui através de uma rede em caminhos diretos e tortuosos.

"Este artigo dá o primeiro passo para caracterizar esses efeitos, "disse Ioannis Poulakakis, um professor associado de engenharia mecânica na UD.

Para abordar este problema, a equipe fez uma série de cálculos que reuniram a teoria dos grafos e os princípios de rede. Indrajeet Yadav, um estudante de graduação em engenharia mecânica, colocou o lápis no papel depois de perceber que esse problema não havia sido tratado anteriormente. Ele também percebeu que algumas habilidades matemáticas adquiridas recentemente podem ser úteis.

"Pouco antes disso, Fiz um curso de teoria dos grafos no departamento de matemática, " ele disse.

Yadav veio para a UD especificamente para estudar com Tanner e Poulakakis. Yadav trabalhou na indústria nuclear por alguns anos antes de decidir fazer a pós-graduação.

"Robótica é algo que sempre quis fazer, " ele disse.

A equipe UD fez simulações e, em seguida, testou suas descobertas usando dados de medição de campo de um banco de dados de medições de sensores de radiação do Gabinete de Detecção Nuclear Doméstica (DNDO). Eles encontraram uma fórmula que leva em consideração a quantidade e a qualidade da radiação observada e decide qual sensor está melhor posicionado para tomar a decisão pela equipe.