I droni possono essere usati per molte cose. Ma lo sapevate che possono essere usati anche per riconoscere una mela?
Sembra facile. Ma non lo è per un drone, che ha bisogno di addestrare i suoi modelli di intelligenza artificiale su molte, molte immagini di mele: una mela all’ombra, una mela al sole, una mela dal davanti, dal retro, dal punto di vista di una rana…
Potrebbe sembrare sciocco, ma l’apprendimento automatico avviene nello stesso modo come facciamo noi.
“Per un bambino sapere che questa è una mela, deve guardare diversi tipi di immagini e riconoscere che si tratta di una mela”, afferma Andy Kong, ricercatore presso l’Università di Hong Kong.
A questo punto, potresti avere una grossa domanda scottante: perché stiamo insegnando ai droni a riconoscere le mele? Perché non si tratta delle mele, si tratta di costruire un modello per il riconoscimento visivo che può essere poi applicato in altri modi.
Microsoft e DJI dicono che i droni dotati con questa tecnologia possono essere utilizzati in una serie di scenari. Se possedete un enorme magazzino, i droni possono aiutare a raggiungere aree inaccessibili ai lavoratori e controllare le scorte. Se siete una società immobiliare, potete facilmente ispezionare gli edifici per individuare crepe, buchi e ruggine.
Ecco perché le due società hanno organizzato il concorso universitario congiunto AI x Drones, riunendo studenti di tre università di Hong Kong per realizzare modelli di AI che aiutino i droni a riconoscere diversi tipi di frutta.
Gli studenti hanno quindi fatto volare i loro droni in aree con i frutti sparsi in giro e li hanno lasciati fare la loro magia.
Le schermate mostravano quanto successo avevano i loro modelli, etichettando il frutto, più un numero che indicava quanto fosse sicuro che la banana fosse davvero una banana.
I team hanno utilizzato un DJI Phantom 4 Pro, in grado di effettuare riprese 4K ultra HD, che la AI di Microsoft esamina attentamente per capire cosa sta vedendo.
L’arma segreta qui? Edge computing. Per dirla semplicemente, si tratta di analizzare i dati vicino alla sua fonte (cioè sensori o telecamere). Questo è paragonabile a quello che succedeva prima: il drone inviava il filmato al cloud. Il cloud computing è più potente, certo, ma il tempo di trasmissione aggiunge un enorme ritardo, qualcosa che il computing di bordo elimina effettuando l’analisi sul drone stesso.
“Una volta che un drone rileva qualcosa, può inviare il messaggio o i risultati al computer, e renderà le prestazioni e l’esperienza utente molto migliori”, secondo Winnie Chu, Business Group Lead, Cloud e Enterprise di Microsoft Hong Kong.