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A inteligência artificial (IA) é a capacidade das máquinas e robôs de realizar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, o que inclui a capacidade de aprender e adaptar-se a ambientes em mudança.
Software de reconhecimento automático de alvos com tecnologia de IA da Areté
O aprendizado de máquina é muito mais complexo de desenvolver, em comparação com o aprendizado mecânico, que pode ser facilmente implementado em um computador com listas de regras e é relativamente limitado e inflexível.
A implementação bem-sucedida da IA em drones e veículos não tripulados permite o desenvolvimento de sistemas de pilotagem autônoma, eliminando assim a necessidade de operadores humanos. Isso economiza mão de obra e despesas, além de ser mais eficiente para certas tarefas que os humanos não podem realizar tão rapidamente quanto um computador. Também pode ser uma das chaves para desbloquear operações comerciais de drones BVLOS (além da linha de visão de voo) em grande escala.
Os UAVs (veículos aéreos não tripulados), UGVs (veículos terrestres não tripulados) e outras plataformas robóticas podem usar IA para uma variedade de aplicações, incluindo:
A IA permite que um drone ou robô tome decisões com base nas informações recebidas dos seus sensores e também pode permitir que o veículo continue com a sua missão mesmo quando perde a comunicação com a sua base de operações.
Os principais componentes da IA são o software de aprendizagem automática e de aprendizagem profunda, que permitem que os computadores utilizem algoritmos mais sofisticados, como redes neurais, para encontrar padrões e relações nos dados. As redes neurais precisam ser treinadas, fornecendo-lhes grandes quantidades de dados de exemplo para aprender. Um exemplo de aprendizagem automática de UAV seria o uso de visão computacional e sensores para realizar a deteção, classificação e rastreamento de alvos potenciais.
Condor NVP2102AxX com computação GPGPU, processamento de IA e capacidades de aprendizagem profunda da EIZO
A IA para drones e robótica pode ser executada na nuvem ou em dispositivos de ponta, o que, no caso de veículos não tripulados, significa computação a bordo. Como o processamento de dados ocorre próximo à fonte dos dados – os sensores a bordo –, os dispositivos de ponta permitem que os resultados sejam obtidos mais rapidamente. As opções de hardware para dispositivos de ponta de IA para drones incluem unidades de processamento gráfico de uso geral (GPGPUs), unidades de processamento central (CPUs), circuitos integrados específicos para aplicações (ASICs) e sistemas em chip (SoCs).
A IA a bordo requer uma grande quantidade de poder de processamento, o que pode tornar os dispositivos de ponta inadequados para veículos com restrições de SWaP (tamanho, peso e potência). No entanto, tirar partido da nuvem para o processamento de IA requer baixa latência e alta largura de banda, o que pode ser difícil de obter em áreas remotas e outros ambientes de comunicação abaixo da média. A transmissão de dados a longas distâncias também apresenta riscos de segurança e privacidade.
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