ENGINEERINGNET.BE - De onderzoekers ontwikkelden hiertoe een spikend neuraal netwerk dat signalen van een neuromorfe camera verwerkt en omzet tot stuurcommando’s voor de drone.
Dit netwerk werd geïmplenteerd op de Loihi neuromorfe onderzoekschip van Intel, waardoor de drone zijn eigen beweging kan waarnemen en in alle richtingen kan besturen.
Het netwerk bestaat uit twee modules. De eerste module leert om beweging visueel waar te nemen vanuit de signalen van een bewegende neuromorfe camera. Dit doet het volledig zelfstandig, op een zelf-gestuurde manier.
De tweede module leert om de geschatte beweging te koppelen aan besturingscommando's. Dit vond plaats via een kunstmatige evolutie in simulatie, waarbij netwerken die beter waren in het besturen van de drone een hogere kans hadden om nakomelingen te produceren."
Zo werden de spikende neurale netwerken steeds beter in besturing, en waren uiteindelijk in staat om een gesimuleerde drone in elke richting en met verschillende snelheden te vliegen, onder variërende lichtomstandigheden. Van donker tot helder, en bij flikkerend licht.
Promovendus Stein Stroobants van TU Delft: "Het netwerk draait gemiddeld tussen de 274 en 1600 keer per seconde. Als we hetzelfde netwerk op een kleine, ingebedde grafische chip (GPU) draaien, draait het gemiddeld slechts 25 keer per seconde, een verschil van een factor ~10-64."
"Als het netwerk draait, verbruikt de Loihi chip 1.007 watt, waarvan 1 watt het rustvermogen is. Het draaien van het netwerk zelf kost slechts 7 milliwatt."
"Ter vergelijking: de ingebedde GPU verbruikt 3 watt, waarvan 1 watt rustvermogen en 2 watt voor het draaien van het netwerk. De neuromorfe aanpak resulteert dus in AI die sneller en efficiënter draait, waardoor het bij veel kleinere autonome robots inzetbaar is."
Guido de Croon, hoogleraar bio-geïnspireerde drones bij TU Delft: "We werken aan kleine autonome drones die bruikbaar zijn voor toepassingen variërend van het monitoren van gewassen in kassen tot het bijhouden van voorraden in magazijnen."
"Deze drones zijn erg veilig en kunnen navigeren in nauwe ruimtes. Ook kunnen ze goedkoop zijn, zodat ze in zwermen inzetbaar zijn. Dit is nuttig om snel een gebied te verkennen, zoals nodig is voor het redden van mensen of snel lokaliseren van een gaslek. De realisatie van deze toepassingen hangt af van verdere verkleining van de neuromorfe hardware en uitbreiding van de mogelijkheden naar complexere taken zoals navigatie."
