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Solución revolucionaria de autonomía impulsada por IA para vehículos terrestres
Soluciones de navegación y posicionamiento de alta precisión para vehículos no tripulados y autónomos
Drones multirrotores totalmente autónomos y UAV híbridos VTOL con capacidades de IA
Módulos informáticos y de E/S de vídeo resistentes: 6U y 3U VPX, XMC, formato pequeño y soluciones personalizadas
Sistemas UAV de ala fija: VTOL modular, UAV marítimo de largo alcance, UAS táctico ISR
Tecnología de navegación y posicionamiento inercial para sistemas autónomos no tripulados
Plataforma de software de IA periférica independiente del hardware para sistemas inteligentes
Soluciones de procesamiento y transmisión de vídeo con IA periférica que proporcionan información situacional en tiempo real para UAV y sistemas no tripulados de misión crítica.
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Soluciones de detección de vanguardia basadas en sistemas no tripulados y sistemas antiaéreos para fuerzas militares y de defensa
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Sistemas informáticos integrados de grado industrial para computación periférica con IA y aprendizaje automático
Soluciones de vanguardia en autonomía para UAV tácticos y sistemas no tripulados
Técnicas avanzadas de imagen y autonomía de sensores para misiones aéreas de inteligencia en las que el tiempo es un factor crítico
Pantallas resistentes de alto rendimiento y soluciones HMI personalizadas para sistemas no tripulados de misión crítica
Soluciones de análisis de vídeo con drones de última generación basadas en IA para la detección de objetos
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Desarrollo de software para sistemas integrados, programación de firmware y servicios de diseño/prueba de software para drones
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La inteligencia artificial (IA) es la capacidad de las máquinas y los robots para realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana, lo que incluye la capacidad de aprender y adaptarse a entornos cambiantes.
Software de reconocimiento automático de objetivos con tecnología de IA ALLSEEN de Areté
El aprendizaje automático es mucho más complejo de desarrollar en comparación con el aprendizaje memorístico, que se puede implementar fácilmente en un ordenador con listas de reglas y es relativamente limitado e inflexible.
La implementación exitosa de la IA en drones y vehículos no tripulados permite el desarrollo de sistemas de pilotaje autónomo, lo que elimina la necesidad de operadores humanos. Esto ahorra mano de obra y gastos, además de ser más eficiente para ciertas tareas que los humanos no pueden realizar tan rápidamente como un ordenador. También puede ser una de las claves para desbloquear las operaciones comerciales a gran escala con drones BVLOS (más allá de la línea de visión de vuelo).
Los UAV (vehículos aéreos no tripulados), los UGV (vehículos terrestres no tripulados) y otras plataformas robóticas pueden utilizar la IA para diversas aplicaciones, entre las que se incluyen:
La IA permite a un dron o robot tomar decisiones basadas en la información que reciben sus sensores, y también puede permitir que el vehículo continúe con su misión incluso cuando pierde la comunicación con su base de operaciones.
Los componentes clave de la IA son el aprendizaje automático y el software de aprendizaje profundo, que permiten a los ordenadores emplear algoritmos más sofisticados, como las redes neuronales, para encontrar patrones y relaciones en los datos. Las redes neuronales deben entrenarse proporcionándoles grandes cantidades de datos de ejemplo para que aprendan. Un ejemplo de aprendizaje automático en UAV sería el uso de visión artificial y sensores para realizar la detección, clasificación y seguimiento de posibles objetivos.
Condor NVP2102AxX con computación GPGPU, procesamiento de IA y capacidades de aprendizaje profundo de EIZO
La IA para drones y robótica se puede ejecutar en la nube o en dispositivos periféricos, lo que en el caso de los vehículos no tripulados significa computación a bordo. Dado que el procesamiento de datos se produce cerca de la fuente de los datos (los sensores a bordo), los dispositivos periféricos permiten obtener resultados más rápidamente. Las opciones de hardware para los dispositivos periféricos de IA para drones incluyen unidades de procesamiento gráfico de uso general (GPGPU), unidades centrales de procesamiento (CPU), circuitos integrados específicos para aplicaciones (ASIC) y sistemas en chip (SoC).
La IA a bordo requiere una gran cantidad de potencia de procesamiento, lo que puede hacer que los dispositivos periféricos no sean adecuados para vehículos con limitaciones de SWaP (tamaño, peso y potencia). Sin embargo, aprovechar la nube para el procesamiento de IA requiere una baja latencia y un alto ancho de banda, lo que puede ser difícil de obtener en zonas remotas y otros entornos de comunicaciones deficientes. La transmisión de datos a largas distancias también plantea riesgos de seguridad y privacidad.
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