Os pilotos de drones podem se tornar supérfluos no futuro. Uma nova pesquisa da Universidade de Aarhus permitiu que a inteligência artificial assumisse o controle dos drones que escaneavam e mediam o terreno.

Um projeto de pesquisa na Aarhus University (AU) em colaboração com a Technical University of Denmark (DTU) visa tornar a medição e documentação de pedreiras de cascalho e calcário muito mais rápida, mais barato e mais fácil no futuro.

O projeto permitiu que a inteligência artificial assumisse o controle dos drones controlados por humanos atualmente em uso para a tarefa.

"Tornamos todo o processo totalmente automático. Dizemos ao drone por onde começar, e a largura da parede ou rocha que queremos fotografar, e então ele voa em zigue-zague por todo o caminho e pousa automaticamente, "diz o professor associado Erdal Kayacan, um especialista em inteligência artificial e drones no Departamento de Engenharia da Universidade de Aarhus.

Medir e documentar pedreiras de cascalho e calcário, faces de penhascos e formações naturais e artificiais semelhantes são frequentemente feitas com drones que fotografam a área. As gravações são então carregadas para um computador que converte tudo automaticamente em um modelo de terreno 3-D.

Contudo, pilotos de drones são caros, e as medições são demoradas porque o drone tem que ser controlado manualmente para manter a mesma distância constante da parede de uma escavação, ao mesmo tempo em que mantém a câmera drone perpendicular à parede.

Além disso, deve haver uma sobreposição específica nas imagens tiradas, para que o computador possa "costurar" as imagens em uma grande figura 3-D.

Pesquisadores do Departamento de Engenharia da Universidade de Aarhus automatizaram esse processo usando inteligência artificial.

"Nosso algoritmo garante que o drone sempre mantenha a mesma distância da parede e que a câmera se reposicione constantemente perpendicular à parede. Ao mesmo tempo, nosso algoritmo prevê as forças do vento atuando no corpo do drone, "diz Erdal Kayacan.

Isso significa que os pesquisadores conseguiram compensar um dos maiores desafios associados ao voo autônomo dos drones:o vento.

"O modelo de processo Gaussiano projetado também prevê o vento a ser encontrado em um futuro próximo. Isso implica que o drone pode se preparar e tomar as ações corretivas com antecedência, "diz Mohit Mehndiratta, um Ph.D. visitante estudante do Departamento de Engenharia da Universidade de Aarhus.

Hoje, é preciso um pouco mais do que uma leve brisa para tirar um drone do curso, mas com a ajuda de processos gaussianos, a equipe levou em consideração rajadas e a velocidade geral do vento.

"O drone não mede realmente o vento, ele estima o vento com base nas informações que recebe à medida que se move. Isso significa que o drone responde à força do vento, assim como quando nós, seres humanos, corrigimos nossos movimentos quando somos expostos a um vento forte, "diz Erdal Kayacan.