Airffic InstituteAERIAL PHYSICAL AI

המכון לבינה מלאכותית פיזית אווירית

Vision AI: איך רחפן מבין את מה שהוא רואה

לראות זה לא מספיק כדי לטוס. מוח צריך להבין את מה שהוא רואה.

התשובה הקצרה: ה-Vision AI של רחפנים התפתחה בארבעה שלבים: ① למצוא עצמים (זיהוי), ② לעקוב אחריהם (מעקב), ③ לדעת איפה אתה (SLAM,‏ VIO), ④ להבין הוראות במילים (מודלי יסוד). אנחנו עומדים בפתח שלב ④.

עודכן: · 2 דקות קריאהאיך חקרנו ←

Sir Airffic Goהרבה מזה מגיע ממאמרים מדעיים, אבל המילים נשארות פשוטות. תישארו איתי.

ארבעה שלבים של הבנה

  1. זיהוי: למצוא בתמונה אנשים, מכוניות וקווי חשמל ולצייר סביבם מסגרות.
  2. מעקב: לעקוב לאן העצם שנמצא זז הלאה.
  3. מיקום עצמי: לחשב כמה ולאן זזת, מתוך תנועת התמונה יחד עם ה-IMU (VIO: ניווט חזותי-אינרציאלי).
  4. הבנה והוראות: להבין משפט כמו „תבדוק מאחורי הבית עם הגג האדום” ולקשר את המילים למה שרואים (VLM: בינה מלאכותית שמטפלת בתמונה ובשפה יחד).

לטוס תוך כדי מיפוי: SLAM ו-VIO

בסוף שנות ה-2000 התחילו מעבדות באוניברסיטאות לחשב את המיקום של רחפן קטן בעזרת מצלמה אחת ו-IMU. משם הכול התחיל.

שיטות כמו SVO,‏ VINS-Mono ו-ORB-SLAM פורסמו והפכו לבסיס משותף. מחקר פתוח הפך לרכיבים של מוצרים.

בזכות העבודה המצטברת הזו, רחפנים מסחריים של היום יכולים לטוס מתחת לגשרים ובתוך מבנים.

מלמעלה, הכול נראה קטן ומעוות

בינה מלאכותית שאומנה על תמונות מגובה הקרקע מתקשה במבט מלמעלה: אנשים הופכים לנקודות, ומכוניות משנות צורה.

מאגרי צילומי אוויר כמו VisDrone ו-DOTA נבנו כדי לאמן בינה מלאכותית שמתאימה במיוחד לשמיים.

מי שמחזיק בנתונים קובע כמה חכמה תהיה הבינה המלאכותית. זה לא השתנה גם בעידן מודלי היסוד.

Sir Airffic Goפערים בין מערכות AI נובעים לא פעם מכמות נתוני האוויר שבבעלותכם, יותר מהאלגוריתמים. תזכרו את זה לפרק האסטרטגיה.

היום שבו בינה מלאכותית ניצחה את אלופי העולם

ב-2023 רחפן AI בשם Swift, שנבנה באוניברסיטת ציריך, ניצח את אלופי העולם האנושיים במרוצי רחפנים. העבודה פורסמה בכתב העת Nature.

Swift חישב את המיקום שלו בעזרת מצלמה ו-IMU בלבד, ולמד לטוס בלמידת חיזוק (reinforcement learning) — אימון של פעמים רבות מאוד בסימולציה.

זה היה במסלול קבוע. להגיע לאותה מיומנות בשמיים האמיתיים, עם מזג אוויר ומכשולים שמשתנים, זה עדיין אתגר פתוח.

מרוצי רחפנים ברמת אלופים בעזרת למידת חיזוק עמוקה (UZH)

סרטון על רחפן ה-AI ‏Swift שפרסמה קבוצת הרובוטיקה והתפיסה של אוניברסיטת ציריך. YouTube ↗ · שום דבר לא נטען מ-YouTube עד שלוחצים על הפעלה

הגל הבא: לראות, לחשוב ולפעול לפי מילים

מסביבות 2023, מודלי AI גדולים שמטפלים בתמונה ובשפה יחד (מודלי יסוד) התחילו לשמש כמוח של רובוטים.

המחקר על רחפנים שממלאים הוראות מילוליות תוך הבנת הסביבה (ניווט אווירי לפי ראייה ושפה) הולך וגדל.

מודלים גדולים הם כבדים, ולהריץ אותם מהר על הרחפן עצמו זה עדיין קשה. לכן צריך לקרוא גם על השבבים — בפרק הבא.

שאלות נפוצות

באילו עבודות משתמשים בראייה ממוחשבת של רחפנים?

שימושים נפוצים: זיהוי סדקים בגשרים ובקווי חשמל, בדיקת בריאות של גידולים חקלאיים, איתור אנשים בחיפוש והצלה, אבטחה וניטור תנועה, ובדיקת אתרי משלוח.

מה זה ניווט חזותי-אינרציאלי (VIO)?

שיטה שמשלבת את תנועת התמונה עם מדידות התאוצה והסיבוב של ה-IMU, כדי לחשב כמה הרחפן זז. זו טכנולוגיה בסיסית לטיסה בלי GPS.