Gepostet 12.02.2016, Myriam Arnold
Eine Drohne, die selbstständig im dichten Wald nach Vermissten sucht, hört sich wie weit entfernte Zukunftsmusik an. Oder? Nicht für Forscher der Universität Zürich, der Universität der italienischen Schweiz sowie der Fachhochschule Südschweiz.
Ein Forschungsteam der Universität Zürich, der Universität der italienischen Schweiz sowie der Fachhochschule Südschweiz haben eine Software entwickelt, die auf künstliche Intelligenz basiert. Dieses Programm macht es möglich, dass eine Drohne, ein sogenannter Quadrocopter, Waldwege erkennen und ihnen selbstständig folgen kann. Wie die Universität Zürich in der Mitteilung schreibt, sei das Forschungsergebnis eine Premiere im Gebiet der künstlichen Intelligenz und der Robotik. Es sei denkbar, dass die Drohnen schon bald bei Rettungseinsätzen oder bei der Suche nach vermissten Personen gebraucht werden.
Bis heute sei das selbstständige Fliegen in anspruchsvollem Gelände, wie in dichten Wäldern, nicht möglich gewesen. Die neue Drohne ändert das: Sie nimmt ihre Umgebung mit Hilfe von zwei kleinen Kameras wahr und erkennt dank künstlicher Intelligenz in den Kamerabildern von Menschenhand gemachte Pfade. Wird der Weg identifiziert, steuert die Software die Drohne in die entsprechende Richtung.
Was einfach klingt, war es in der Tat (natürlich) nicht. „Für einen Computer ist es extrem schwierig, ein Bild einer komplexen Umgebung wie zum Beispiel einem Wald zu verarbeiten“, erklärt Dr. Alessandro Giusti vom Dalle Molle Institute for Artificial Intelligence in Lugano. Durch ein tiefes neuronales Netzwerk (engl. „Deep Neural Network“) sind die Drohnen jedoch fähig dazuzulernen. Um genügend Daten für die „Erfahrungsaufbau“ des Netzwerkes zu sammeln, beging das Forschungsteam unterschiedliche Wanderrouten. Dabei zeichneten die Forscher mehr als zwanzigtausend Bilder von Wanderwegen auf. Diese Daten befähigen die Drohnen nun, den Weg eigenständig auszumachen. „Nachdem unsere Drohnen gelernt haben, Waldwegen zu folgen, müssen wir ihnen beibringen, Menschen zu erkennen“, sagt Prof. Davide Scaramuzza von der Universität Zürich.