UConn đẩy mạnh nghiên cứu drone tự chủ cho nhiệm vụ biển và hạ tầng
Các kỹ sư UConn đang phát triển đội drone tự chủ cho nhiệm vụ biển và hạ tầng. Trọng tâm là đưa trí tuệ nhân tạo, điện toán biên và tích hợp hệ thống vào các phương tiện bay không người lái, để chúng có thể quan sát, phối hợp và ra quyết định trong môi trường thay đổi nhanh. Công việc này do George Bollas, Jonathan Shihao Ji và Shalabh Gupta phối hợp triển khai trong khuôn khổ năng lực nghiên cứu của Trường Kỹ thuật UConn.
Một hướng đi lớn là đề xuất hợp tác giữa UConn, Học viện Tuần duyên Mỹ và Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển của Tuần duyên Mỹ. Chương trình dự kiến thử nghiệm hoạt động nghiên cứu và phát triển về drone hàng hải tự chủ, có AI hỗ trợ và vận hành theo bầy, với sự tham gia của nhân sự kỹ thuật và sinh viên từ UConn cũng như Học viện Tuần duyên. Mục tiêu là hỗ trợ các nhiệm vụ như tìm kiếm cứu nạn, nhận thức tình huống trên biển, giám sát môi trường, ứng phó ô nhiễm, thu thập tình báo, bảo vệ cảng và bảo đảm an ninh cho sự kiện.
Hướng thứ hai là hợp tác giữa UConn, RTX, Sikorsky và Trung tâm Công nghệ Tiên tiến Connecticut. Nhóm nghiên cứu muốn nâng năng lực của hệ thống nhiều drone, giúp các thiết bị học từ nhau và từ môi trường xung quanh thay vì chỉ phụ thuộc vào người điều khiển. Các công nghệ được nhắc tới gồm thuật toán AI, điện toán biên, mạng truyền thông và tích hợp hệ thống, với phạm vi ứng dụng trải rộng từ quản lý giao thông đô thị, kiểm tra cơ sở quy mô lớn, chụp ảnh trên không, nông nghiệp chính xác đến tìm kiếm cứu nạn.
Nền tảng của các dự án này là quyền tự chủ của robot. Bollas tập trung vào hệ thống phức tạp và quá trình năng lượng, trong đó drone có thể kết nối với hạ tầng công nghiệp, cảm biến môi trường và các bài toán hiệu quả năng lượng. Ji, người phụ trách Phòng thí nghiệm Hệ thống Thông minh, nghiên cứu cách đưa AI vào nhiều nền tảng robot, gồm drone, chó robot và cánh tay robot; hướng tiếp cận này có thể giúp các drone phối hợp phát hiện vật thể trên mặt đất khi tầm nhìn bị che khuất bởi địa hình, vật cản hoặc thời tiết.
Gupta, giám đốc chương trình kỹ thuật robot của UConn và Phòng thí nghiệm Hệ thống Mạng Thông minh, tập trung vào nhận thức, chẩn đoán, lập kế hoạch chuyển động và tự chủ trong môi trường thực. Nhóm của ông nghiên cứu cách để nhiều drone phát hiện bất thường, xây dựng nhận thức tình huống và lập đường bay tối ưu theo thời gian và rủi ro trong không gian hạn chế, đồng thời duy trì khả năng hoàn thành nhiệm vụ nếu một thiết bị gặp lỗi pin hoặc sự cố. Một dự án khác đang được hoàn tất để nhận hỗ trợ từ đơn vị nghiên cứu của Sở Giao thông Connecticut sẽ dùng drone, LiDAR, sonar, AI phát hiện khuyết tật và định vị khi không có GPS để kiểm tra cống ở khu vực chật hẹp hoặc nguy hiểm; nếu được chứng minh ngoài thực địa, các công nghệ này có thể giúp lực lượng ứng phó khẩn cấp, cơ quan giao thông và đơn vị quản lý tài sản vận hành an toàn, nhanh và chính xác hơn.