ドローンは、液体ニューラル ネットワークの助けを借りて、なじみのない環境をより適切にナビゲートできる可能性があります from engadget.com

マサチューセッツ工科大学 (MIT) の研究者は、液体ニューラル ネットワークのおかげで、ドローンが未知の空間を飛行するのを助けるより効果的な方法を発見したと信じています。
彼らは環境の無関係な特徴を無視しながら、ドローンのタスクにとって重要な情報を理解することができる、と研究者は指摘している. Science Robotics に掲載された論文によると、液体ニューラル ネットワークは、「与えられたタスクの真の因果関係を動的に捉える」こともできます。
MIT は、深層学習システムは因果関係を理解するのに失敗する可能性があり、異なる環境や条件に常に適応できるとは限らないと指摘しています。
「私たちの実験は、夏に森の中で対象物を見つけるようにドローンに効果的に学習させ、冬にモデルを展開することができることを示しています。環境は大きく異なります。また、シークやフォローなどのさまざまなタスクを伴う都市環境でも可能です。」と人工知能研究所 (CSAIL) の所長であり、MIT の教授で論文の共著者でもある Daniela Rus 氏は、声明の中で次のように述べています。
これにより、条件や風景が大幅に変化した新しい環境でパイロットのナビゲーションスキルを使用する能力を説明できるようになりました.液体ニューラル ネットワークのテストで、研究者は、たとえば、ドローンが移動するターゲットを追跡できることを発見しました。
彼らは、専門家のソースからの限られたデータと、新しい環境を理解する改善された能力を組み合わせることで、ドローン操作の信頼性と効率を高めることができると示唆しています。