Drony uczą się nawigacji od pszczół. Nowy system działa bez GPS-u

Lot na miarę pszczoły

→ Czytaj też: Największy otwarty model AI ma 2,8 biliona parametrów. Chiny rzucają wyzwanie USA

Naukowcy od dawna wiedzieli, że pszczoły miodne są mistrzami nawigacji. Owady te potrafią oddalić się od ula na kilka kilometrów, a potem bezbłędnie wrócić. Sekret tkwi w tak zwanych lotach uczących się — krótkich, charakterystycznych manewrach, podczas których pszczoła zapamiętuje wygląd okolicy z różnych perspektyw. Teraz zespół badaczy postanowił podpatrzeć tę strategię i przenieść ją do świata robotyki. Efektem jest system nazwany

„Bee-Nav”

, którego działanie opisano na łamach

Nature

. W przeciwieństwie do typowych metod nawigacji, które wymagają skomplikowanych algorytmów i dużej mocy obliczeniowej, Bee-Nav opiera się na zaskakująco prostej sieci neuronowej. Jak tłumaczą autorzy publikacji, sieć jest trenowana na podstawie obrazów sferycznych — tak, by na podstawie widoku otoczenia wyznaczyć wektor prowadzący do domu.

„W symulacjach wykazaliśmy, że przy realistycznej dokładności integracji toru sieć neuronowa wymaga treningu na zaledwie około 0,25–10% całkowitego obszaru lotu” — czytamy w artykule.

To kluczowa różnica w porównaniu z konwencjonalnymi metodami SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), które muszą „przelatywać” i zapamiętywać każdy skrawek terenu.

Mały mózg, wielki zasięg

→ Czytaj też: AI rozszyfrowała śpiew ptaków. Co mówią nam od lat?

Najbardziej imponujące w Bee-Nav jest to, jak mało zasobów potrzebuje do działania. W testach w rzeczywistych warunkach — zarówno wewnątrz budynków, jak i na zewnątrz — mały dron wyposażony w ten system radził sobie znakomicie. W przypadku lotów o długości od 30 do 110 metrów, maszyna wracała do punktu startu z dokładnością do 0,5 metra w 100% prób. Nawet przy dłuższych dystansach, sięgających 200–600 metrów, i przy wietrznej pogodzie, skuteczność wynosiła 70%. Co więcej, sieć neuronowa używana w tych lotach zajmowała zaledwie

3,4 kilobajty

pamięci. Dla porównania: jedno zdjęcie z przeciętnego smartfona to około 2–5 megabajtów, czyli tysiąc razy więcej. Wersja przystosowana do dłuższych dystansów potrzebowała 42 kB — wciąż ułamek tego, co zużywają tradycyjne systemy.

Nawigacja bez GPS-u

Dlaczego to takie ważne? Współczesne drony i roboty mobilne w dużej mierze polegają na GPS-ie. Sygnał satelitarny nie dociera jednak wszędzie — zawodzi w gęstej zabudowie, w tunelach, w lasach czy wewnątrz budynków. Systemy wizyjne, które mogłyby go zastąpić, są zwykle zbyt ciężkie i energochłonne, by zamontować je na małych, lekkich platformach. Bee-Nav rozwiązuje ten problem. Dzięki inspiracji biologią udało się stworzyć system lekki, tani energetycznie i nie wymagający stałego połączenia z zewnętrzną infrastrukturą. To otwiera drzwi do nowej generacji mikrodronów zdolnych do autonomicznych misji w trudno dostępnych miejscach — od inspekcji rurociągów, przez poszukiwania w gruzowiskach, po monitorowanie upraw.

Co to mówi o pszczołach?

Odkrycie ma znaczenie wykraczające poza robotykę. Jak podkreślają autorzy, Bee-Nav rzuca nowe światło na neuroetologię owadów — czyli na to, jak ich maleńkie mózgi radzą sobie z tak złożonym zadaniem, jakim jest nawigacja. Dotychczas sądzono, że pszczoły mogą posługiwać się swego rodzaju „mapą poznawczą” okolicy. Nowe wyniki sugerują, że wystarczy im znacznie prostszy mechanizm: zapamiętanie kilku kluczowych widoków i umiejętność przełożenia ich na kierunek lotu. To z kolei może pomóc w zrozumieniu, jak ewoluowały systemy nawigacyjne u innych zwierząt — od ptaków po ssaki. Być może natura od dawna stosuje zasadę „mniej znaczy więcej”, którą my dopiero zaczynamy odkrywać.

Kierunek: przyszłość

Zespół badawczy zapowiada dalsze prace nad udoskonaleniem Bee-Nav. Planowane jest między innymi zwiększenie odporności systemu na zmienne warunki oświetleniowe oraz rozszerzenie go o możliwość omijania przeszkód. Jeśli te plany się powiodą, możemy spodziewać się, że wkrótce na rynku pojawią się drony, które będą nawigować… jak pszczoły. I to dosłownie.