Equipes de resgate caíram sobre a destruição deixada pelo furacão Michael em outubro, procurando freneticamente por sobreviventes. Mas uma semana depois, mais de 1, 000 pessoas ainda foram contabilizadas, deixando as famílias esperando e esperando.

A assistência de drones em resposta a desastres naturais agora é, na melhor das hipóteses, simplista, com uma série de obstáculos. Mas uma nova pesquisa liderada por professores da Purdue University está trabalhando para usar inteligência artificial e algoritmos de aprendizagem para criar uma plataforma que permite que vários drones se comuniquem e se adaptem conforme os fatores de missão mudam.

Shaoshuai Mou e Dan DeLaurentis, professores de aeronáutica e astronáutica, estão liderando a pesquisa, que recebeu financiamento de três anos da Northrop Grumman Corp. como parte do consórcio Real Applications of Learning Machine.

"Para o sistema, focamos em uma rede multiagente de veículos, que são diversos e podem coordenar-se entre si, "Mou disse." Essa coordenação local permitirá que eles trabalhem como um todo coeso para realizar missões complicadas, como busca e resgate. "

“Existem desafios nessa área. O ambiente pode ser dinâmico, por exemplo, com a mudança do tempo. Os drones devem ser adaptáveis ​​e capazes de percepção do ambiente em tempo real e tomada de decisão autônoma on-line. "

Controle distribuído, autonomia mista homem-máquina, aprendizagem ao longo da vida e inteligência artificial serão os principais capacitadores para a pesquisa proposta, Mou disse.

Nesta pesquisa, IA e técnicas de aprendizado de máquina ajudarão o sistema de várias maneiras, como no reconhecimento de objetos e comunicação homem-máquina, e melhorando o desempenho do sistema ao longo do tempo. Especialmente o sistema assistido por IA permitirá a entrada de um comandante humano nos parâmetros da missão e permite que os drones forneçam feedback e até mesmo sugestões em linguagem natural.

"Para situações complexas, ainda precisamos envolver os humanos no ciclo e tentar fazer uma autonomia mista que consiste em máquinas e humanos, "Mou disse.

Nos cenários de missão, um veículo de processamento poderoso baseado em terra se comunicará com qualquer ar, drones terrestres ou aquáticos que podem cobrir uma ampla área.

“A utilização da combinação de veículos heterogêneos deve ser a chave para tantos problemas complicados, "Mou disse.

Mou e DeLaurentis se juntaram no projeto por professores da Universidade de Illinois-Chicago e da Universidade de Massachusetts em Amherst.