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Microsoft lanza Project AirSim, una plataforma integral para acelerar el vuelo autónomo | Historias de innovación

Un dron simulado volando junto a una turbina eólica.

Project AirSim usa el poder de Azure para generar cantidades masivas de datos para entrenar modelos de IA sobre exactamente qué acciones tomar en cada fase del vuelo, desde el despegue hasta el aterrizaje. También ofrecerá bibliotecas de entornos 3D simulados que representan diversos paisajes urbanos y rurales, así como un conjunto de sofisticados modelos de IA preentrenados para ayudar a acelerar la autonomía en la inspección de infraestructura aérea, la entrega de última milla y la movilidad aérea urbana.

Project AirSim está disponible hoy en versión preliminar limitada. Los clientes interesados ​​pueden contactar con el Proyecto AirSim equipo para aprender más.

Llega cuando los avances en inteligencia artificial, computación y tecnología de sensores están comenzando a transformar la forma en que movemos personas y bienes, dijo Gurdeep Pall, vicepresidente corporativo de Incubaciones de Negocios en Tecnología e Investigación de Microsoft. Y esto no solo está sucediendo en áreas remotas que albergan parques eólicos; con la densidad urbana en aumento, las carreteras y autopistas bloqueadas simplemente no pueden ser la forma más rápida de llegar del punto A al punto B. En cambio, las empresas mirarán hacia los cielos y los aviones autónomos.

“Los sistemas autónomos transformarán muchas industrias y permitirán muchos escenarios aéreos, desde la entrega de bienes en la última milla en ciudades congestionadas hasta la inspección de líneas eléctricas caídas desde 1,000 millas de distancia”, dijo Pall. “Pero primero debemos entrenar de forma segura estos sistemas en un mundo virtualizado y realista. Project AirSim es una herramienta fundamental que nos permite unir el mundo de los bits y el mundo de los átomos, y muestra el poder del metaverso industrial: los mundos virtuales donde las empresas construirán, probarán y perfeccionarán las soluciones y luego las llevarán al mundo real. .”

Acelerando la autonomía aérea

La simulación de alta fidelidad estaba en el corazón de AirSim, un proyecto anterior de código abierto de Microsoft Research que se está retirando pero inspiró el lanzamiento de hoy. AirSim era una herramienta de investigación popular, pero requería una gran experiencia en codificación y aprendizaje automático.

Ahora, Microsoft ha transformado esa herramienta de código abierto en una plataforma integral que permite a los clientes de Advanced Aerial Mobility (AAM) probar y entrenar más fácilmente aeronaves impulsadas por IA en entornos 3D simulados.

“Todo el mundo habla de IA, pero muy pocas empresas son capaces de construirla a escala”, dijo Balinder Malhi, líder de ingeniería del Proyecto AirSim. “Creamos Project AirSim con las capacidades clave que creemos que ayudarán a democratizar y acelerar la autonomía aérea, es decir, la capacidad de simular con precisión el mundo real, capturar y procesar cantidades masivas de datos y codificar la autonomía sin necesidad de una gran experiencia en IA”.

Con Project AirSim, los desarrolladores podrán acceder a bloques de construcción de IA preentrenados, incluidos modelos avanzados para detectar y evitar obstáculos y ejecutar aterrizajes de precisión. Estas capacidades listas para usar eliminan la necesidad de una experiencia profunda en aprendizaje automático, lo que ayuda a expandir el universo de personas que pueden comenzar a entrenar aviones autónomos, dijo Malhi.

Un dron simulado volando junto a una turbina eólica.
Airtonomy, con sede en Dakota del Norte, utiliza Project AirSim para entrenar vehículos aéreos autónomos que inspeccionan infraestructura crítica como turbinas eólicas. Foto cortesía de Airtonomy.

Airtonomy, que participó en un programa de acceso temprano para Project AirSim, lo usó para ayudar a los clientes a realizar inspecciones remotas de infraestructura crítica de forma rápida y segura, sin el tiempo, los gastos y el riesgo de enviar un equipo a ubicaciones remotas, y sin conocimientos técnicos profundos.

“Creamos rutinas de captura autónomas para el trabajador de primera línea: personas que no usan drones y robots de manera regular pero que necesitan que actúen como cualquier otra herramienta dentro de su vehículo de servicio”, dijo Riedy. Con Airtonomy, el dron no solo inspecciona el activo automáticamente, sino que los datos capturados se contextualizan automáticamente en el momento de la captura. Estas características se pueden extender a cualquier activo en cualquier industria, lo que permite flujos de trabajo de extremo a extremo novedosos y automatizados.

“Es increíble ver a los responsables de la infraestructura de nuestra nación usar estas herramientas literalmente con solo presionar un botón y tener una representación digital al alcance de la mano para cosas como apagones, respuesta a desastres o mantenimiento de rutas. Project AirSim está transformando la forma en que la robótica y la IA se pueden usar de manera aplicada”, dijo.

Usando datos de Bing Maps y otros proveedores, los clientes de Project AirSim también podrán crear millones de entornos 3D detallados y también acceder a una biblioteca de ubicaciones específicas, como la ciudad de Nueva York o Londres, o espacios genéricos, como un aeropuerto.

Microsoft también está trabajando en estrecha colaboración con socios de la industria para extender la simulación precisa al clima, la física y, lo que es más importante, los sensores que utiliza una máquina autónoma para “ver” el mundo. Una colaboración con Ansys aprovecha sus simulaciones de sensores basados ​​en la física de alta fidelidad para permitir a los clientes obtener información detallada sobre el terreno para vehículos autónomos. Mientras tanto, Microsoft y MathWorks están trabajando juntos para que los clientes puedan traer sus propios modelos físicos a la plataforma AirSim usando Simulink.

A medida que ocurren los vuelos simulados, se generan grandes volúmenes de datos. Los desarrolladores capturan todos esos datos y los usan para entrenar modelos de IA a través de varios métodos de aprendizaje automático.

La recopilación de estos datos es imposible de hacer en el mundo real, donde no puede darse el lujo de cometer millones de errores, dijo Matt Holvey, director de sistemas inteligentes de Campana, que también participó en el programa de acceso anticipado de Project AirSim. A menudo, no puede permitirse el lujo de hacer uno.

Dado eso, Bell está recurriendo al Proyecto AirSim para perfeccionar el capacidad de sus drones para aterrizar de forma autónoma. Es un problema difícil. ¿Qué sucede si la pista de aterrizaje está cubierta de nieve, hojas o agua estancada? ¿La aeronave será capaz de reconocerlo? ¿Qué sucede si las palas del rotor levantan polvo y oscurecen la visión del vehículo? AirSim permitió que Bell entrenara su modelo de IA en miles de escenarios hipotéticos en cuestión de minutos, ayudándolo a practicar y perfeccionar una maniobra crítica antes de intentarla en el mundo real.

El futuro del vuelo autónomo

El mundo emergente de la movilidad aérea avanzada lanzará un elenco diverso de vehículos a los cielos, desde drones para aficionados hasta sofisticados aviones eVTOL (despegue y aterrizaje vertical eléctrico) que transportan pasajeros. Y los posibles casos de uso son casi ilimitados, dice Microsoft: inspeccionar líneas eléctricas y puertos, transportar paquetes y personas en ciudades abarrotadas, operar en lo profundo de minas atestadas o muy por encima de las tierras de cultivo.

Cuatro drones simulados vuelan a través de entornos forestales.
En los entornos de alta fidelidad del Proyecto AirSim, los modelos de IA aprenden mediante prueba y error exactamente qué acciones tomar en cada fase del vuelo. Imagen de Microsoft.

Pero la tecnología por sí sola no marcará el comienzo del mundo del vuelo autónomo. La industria también debe trazar un camino a través de los sistemas de monitoreo del espacio aéreo y los entornos regulatorios del mundo. El equipo del Proyecto AirSim participa activamente con los organismos de estándares, la aviación civil y las agencias reguladoras para dar forma a los estándares y medios de cumplimiento necesarios para acelerar esta industria.

Microsoft también planea trabajar con los reguladores de la aviación civil global sobre cómo Project AirSim podría ayudar con la certificación de sistemas autónomos seguros, dijo Pall, creando potencialmente escenarios dentro de AirSim que un vehículo autónomo debe navegar con éxito. En un caso hay lluvia cegadora, en un caso vientos fuertes, en un caso pierde conectividad GPS. Si el vehículo aún puede ir del punto A al punto B cada vez, dijo Pall, eso podría ser un paso importante hacia la certificación.



Fuente

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