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Solutions d'autonomie de pointe pour les drones tactiques et les systèmes sans pilote
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Écrans robustes haute performance et solutions IHM sur mesure pour les systèmes sans pilote à mission critique
Solutions d'analyse vidéo par drone à la pointe de la technologie, basées sur l'IA, pour la détection d'objets
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L’intelligence artificielle (IA) désigne la capacité des machines et des robots à effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, notamment la capacité d’apprendre et de s’adapter à des environnements changeants.
Logiciel de reconnaissance automatique de cibles ALLSEEN alimenté par l’IA par Areté
Le développement de l’apprentissage automatique est beaucoup plus complexe que celui de l’apprentissage par cœur, qui peut être facilement mis en œuvre sur un ordinateur à l’aide de listes de règles et qui est relativement limité et peu flexible.
La mise en œuvre réussie de l’IA sur les drones et les véhicules sans pilote permet le développement de systèmes de pilotage automatique, éliminant ainsi le besoin d’opérateurs humains. Cela permet d’économiser de la main-d’œuvre et des dépenses, tout en étant plus efficace pour certaines tâches que les humains ne peuvent pas effectuer aussi rapidement qu’un ordinateur. Cela pourrait également être l’une des clés pour permettre l’exploitation commerciale à grande échelle des drones BVLOS (au-delà de la ligne de vue).
Les drones (véhicules aériens sans pilote), les véhicules terrestres sans pilote (UGV) et d’autres plateformes robotiques peuvent utiliser l’IA pour diverses applications, notamment :
L’IA permet à un drone ou à un robot de prendre des décisions en fonction des informations fournies par ses capteurs, et peut également permettre au véhicule de poursuivre sa mission même lorsqu’il perd la communication avec sa base d’opérations.
Les composants clés de l’IA sont les logiciels d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond, qui permettent aux ordinateurs d’utiliser des algorithmes plus sophistiqués, tels que les réseaux neuronaux, afin de trouver des modèles et des relations dans les données. Les réseaux neuronaux doivent être entraînés en leur fournissant de grandes quantités de données exemplaires à partir desquelles ils peuvent apprendre. Un exemple d’apprentissage automatique appliqué aux drones serait l’utilisation de la vision par ordinateur et de capteurs pour détecter, classer et suivre des cibles potentielles.
Condor NVP2102AxX avec calcul GPGPU, traitement IA et capacités d’apprentissage profond par EIZO
L’IA pour les drones et la robotique peut être exécutée dans le cloud ou sur des appareils périphériques, ce qui, dans le cas des véhicules sans pilote, signifie un calcul embarqué. Étant donné que le traitement des données s’effectue à proximité de la source des données (les capteurs embarqués), les appareils périphériques permettent d’obtenir des résultats plus rapidement. Les options matérielles pour les périphériques de pointe IA pour drones comprennent les processeurs graphiques à usage général (GPGPU), les processeurs centraux (CPU), les circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC) et les systèmes sur puce (SoC).
L’IA embarquée nécessite une grande puissance de traitement, ce qui peut rendre les périphériques de pointe inadaptés aux véhicules soumis à des contraintes SWaP (taille, poids et puissance). Cependant, tirer parti du cloud pour le traitement de l’IA nécessite une faible latence et une bande passante élevée, ce qui peut être difficile à obtenir dans les zones reculées et autres environnements de communication de qualité inférieure. La transmission de données sur de longues distances pose également des risques en matière de sécurité et de confidentialité.
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