Reddingsteams daalden neer op de verwoesting die orkaan Michael in oktober had achtergelaten, wanhopig op zoek naar overlevenden. Maar een week later meer dan 1, 000 mensen waren nog steeds goed voor, families laten wachten en hopen.

Drone-hulp bij natuurrampen is nu op zijn best simplistisch met een aantal hindernissen. Maar nieuw onderzoek onder leiding van professoren van de Purdue University werkt aan het gebruik van kunstmatige intelligentie en leeralgoritmen om een ​​platform te creëren waarmee meerdere drones kunnen communiceren en zich kunnen aanpassen als missiefactoren veranderen.

Shaoshuai Mou en Dan DeLaurentis, professoren in de luchtvaart en ruimtevaart, leiden het onderzoek, die driejarige financiering ontving van Northrop Grumman Corp. als onderdeel van het Real Applications of Learning Machine-consortium.

"Voor het systeem we hebben ons gericht op een multi-agent netwerk van voertuigen, die divers zijn en op elkaar kunnen afstemmen, Mou zei. "Door een dergelijke lokale coördinatie kunnen ze als een samenhangend geheel samenwerken om gecompliceerde missies zoals zoek- en reddingsacties uit te voeren."

"Er zijn uitdagingen op dit gebied. De omgeving kan dynamisch zijn, bijvoorbeeld, met het weer veranderend. De drones moeten adaptief zijn en in staat zijn tot realtime omgevingsperceptie en online autonome besluitvorming."

Gedistribueerde controle, mens-machine gemengde autonomie, levenslang leren en kunstmatige intelligentie zullen de belangrijkste factoren zijn voor het voorgestelde onderzoek, zei Mou.

In dit onderzoek, AI- en machine learning-technieken zullen het systeem op veel manieren helpen, zoals in objectherkenning en mens-machine communicatie, en het verbeteren van de systeemprestaties in de loop van de tijd. Vooral het door AI geassisteerde systeem zal input van een menselijke commandant in de missieparameters mogelijk maken en de drones feedback en zelfs suggesties in natuurlijke taal laten geven.

"Voor complexe situaties we moeten nog steeds mensen in de lus betrekken en proberen gemengde autonomie te doen, bestaande uit machines en mensen, ' zei Mou.

In de missiescenario's een op de grond gebaseerd krachtig verwerkingsvoertuig zal communiceren met lucht, grond- of waterdrones die een groot gebied kunnen bestrijken.

"Het gebruik van de combinatie van heterogene voertuigen zou de sleutel moeten zijn tot zoveel gecompliceerde problemen, ' zei Mou.

Mou en DeLaurentis worden aan het project toegevoegd door docenten van de Universiteit van Illinois-Chicago en de Universiteit van Massachusetts in Amherst.