Utente:MarioCimino

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Auto-organizzazione di sciami di droni per il rilevamento di obiettivi di Mario G.C.A. Cimino Sciadro.jpg L’esplorazione adattiva di uno sciame di droni alla ricerca di obiettivi in ambienti non strutturati e/o non sicuri richiede approcci decentralizzati, sia nel controllo che nel coordinamento. Gli schemi comportamentali mutuati dalla "swarm intelligence" (lett. intelligenza dello sciame) rappresentano una soluzione efficace a problemi di questo tipo: ciascun drone dello sciame opera con un certo livello di autonomia,esegue solo rilevamenti e comunicazioni locali,si muove senza un controllo centralizzato o una conoscenza globale dell’ambiente e coopera per raggiungere un obiettivo globale. Un meccanismo di coordinamento fondamentale è la "stigmergia": individuato un potenziale target, il drone deve attivare la cooperazione del suo sciame e rilasciare una certa quantità di potenziale attrattivo sulla sua posizione, in modo da influenzare gli altri droni. Per rendere efficace il meccanismo attrattivo, i droni devono essere organizzati in sciami di dimensione variabile. E' il cosiddetto "flocking", una strategia che permette l’auto-organizzazione in un certo numero di pattuglie. L’attività di rilevamento degli obiettivi risulta più complessa all’interno di ambienti non strutturati, contenenti ostacoli di vario genere come alberi e costruzioni. In questo caso è importante che lo sciame abbia la capacità di adattare la struttura parametrica di stigmergia e flocking alla specifica area di ricerca, attraverso un tipo di apprendimento evolutivo, una tecnica di intelligenza artificiale ispirata ai meccanismi dell'evoluzione biologica di Charles Darwin. Grazie alla robustezza dei meccanismi di stigmergia e flocking, lo sciame può essere quindi addestrato a mantenere la propria efficacia anche in scenari di attacco informatico, in cui la cooperazione di una parte dei droni viene a mancare per problemi di comunicazione o di rilevamento.

Video: https://youtu.be/ZK73McKEdCI