下一代無(wú)人機(jī)可以由人工智能軟件提供動(dòng)力，這些軟件的靈感來(lái)自于蜜蜂如何適應(yīng)并駕馭其周圍環(huán)境，那是因?yàn)橹x菲爾德大學(xué)的科學(xué)家已經(jīng)證明了他們是如何逆向工程蜜蜂的大腦，以創(chuàng)建一種無(wú)人機(jī)原型，該原型受飛行昆蟲能夠在數(shù)千米內(nèi)準(zhǔn)確導(dǎo)航并實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)環(huán)境特征然后找到返回蜂巢的能力的影響。
謝菲爾德大學(xué)的詹姆斯·馬歇爾(James Marshall)教授在西雅圖舉行的美國(guó)科學(xué)促進(jìn)會(huì)會(huì)議上介紹了他的團(tuán)隊(duì)的工作，詳細(xì)介紹了他們?nèi)绾蝿?chuàng)建能夠像蜜蜂一樣有效地駕馭周圍環(huán)境的小型無(wú)人機(jī)。
據(jù)《金融時(shí)報(bào)》報(bào)道，馬歇爾說(shuō)：“蜜蜂真的是最完美的視覺(jué)導(dǎo)航器。”“他們可以在一個(gè)立方毫米的大腦中僅使用一百萬(wàn)個(gè)神經(jīng)元，就可以以最少的學(xué)習(xí)非常強(qiáng)大地導(dǎo)航到復(fù)雜的3D環(huán)境中。”“對(duì)我們來(lái)說(shuō)，他們?cè)诖竽X大小和智力上處于最佳位置，”馬歇爾補(bǔ)充說(shuō)。盡管蜜蜂的腦袋很小，但它們可以執(zhí)行多種任務(wù)，并且可以優(yōu)化蜜蜂從巢穴飛到花蜜覓食的距離，這意味著大腦可以快速學(xué)習(xí)并適應(yīng)新的情況。
首先是將雷達(dá)應(yīng)答器連接到蜜蜂上并分析它們的飛行路徑，以便研究人員可以洞察它們的神經(jīng)過(guò)程。
第二個(gè)實(shí)驗(yàn)涉及到更麻煩的過(guò)程，即將束縛電極插入蜜蜂的大腦，然后觀察其在虛擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的運(yùn)動(dòng)。通過(guò)分析神經(jīng)信號(hào)，希望科學(xué)家對(duì)蜂的運(yùn)動(dòng)有更深入的了解。馬歇爾說(shuō)：“我們已經(jīng)模擬了蜜蜂大腦的25%，甚至更多。”“我們有像蜜蜂一樣的機(jī)器人，它們可以像蜜蜂一樣在實(shí)驗(yàn)室中飛行，從世界中提取信息。”
研究人員有兩架無(wú)人機(jī)，一架600克模型和一架250克。馬歇爾說(shuō)，后者比蜜蜂大得多，但仍然很小，但仍然可以像蜜蜂一樣導(dǎo)航所需的所有計(jì)算設(shè)備。
該項(xiàng)目由英國(guó)研究與創(chuàng)新機(jī)構(gòu)提供了480萬(wàn)英鎊的政府資助。這意味著該研究正朝著商業(yè)化的方向發(fā)展，一家名為Opteran Technologies的衍生公司旨在最終將AI軟件出售給無(wú)人機(jī)公司和企業(yè)，例如使用無(wú)人機(jī)進(jìn)行交付的物流公司。
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