Alors que le trafic de drones augmente, les chercheurs se tournent vers l’IA pour éviter les collisions
Le trafic de drones autonomes dans l’espace aérien non contrôlé en dessous de 400 pieds d’altitude devrait augmenter considérablement au cours des prochaines années. Les experts prévoient une flotte de près d’un million de systèmes d’avions commerciaux sans équipage (UAS) aux États-Unis d’ici 2027, engagés dans des tâches telles que la livraison de colis, la surveillance du trafic et l’assistance d’urgence.
Une équipe de chercheurs dirigée par Lanier Watkins et Louis Whitcomb de l’Institute for Assured Autonomy a utilisé l’intelligence artificielle pour modéliser un système qui pourrait orchestrer de manière plus sûre le trafic des drones en remplaçant certains processus humains dans la boucle par une prise de décision autonome. Leurs résultats sont parus dans la revue Ordinateur.
« Nous voulions voir si différentes approches utilisant l’IA pouvaient gérer l’ampleur attendue de ces opérations de manière sûre, et c’est ce qui s’est produit », a déclaré Watkins, professeur de recherche agrégé au département d’informatique de la Whiting School of Engineering, chercheur à l’Université de Washington. Institute for Assured Autonomy et principal personnel professionnel du laboratoire de physique appliquée de Johns Hopkins. « Notre système simulé exploite des algorithmes d’autonomie pour améliorer la sécurité et l’évolutivité des opérations d’UAS en dessous de 400 pieds d’altitude. »
Pour relever le défi de l’augmentation du trafic UAS, l’équipe Hopkins a évalué l’impact des algorithmes autonomes dans un espace aérien 3D simulé. L’équipe savait, grâce à ses recherches précédentes, que l’utilisation d’algorithmes d’évitement de collision réduisait considérablement les accidents. L’ajout d’algorithmes stratégiques de déconfliction, qui contrôlent le timing du trafic pour éviter les collisions, a rendu les choses encore plus sûres et a presque éliminé les accidents dans l’espace aérien, ont-ils découvert.
Les chercheurs ont également doté leur simulateur de deux aspects de réalisme. Des « capteurs bruyants » imitent l’imprévisibilité des conditions réelles et rendent le système plus adaptable, et un « système d’interférence floue » calcule le niveau de risque pour chaque drone en fonction de facteurs allant de la proximité des obstacles au respect de l’itinéraire prévu. Watkins et Whitcomb affirment que ces approches permettent au système de prendre des décisions autonomes pour éviter les collisions.
« Notre étude a pris en compte diverses variables, y compris des scénarios impliquant des « drones malveillants » qui s’écartaient de leurs itinéraires prévus. Les résultats sont très prometteurs », a déclaré Whitcomb, professeur de génie mécanique à la Whiting School of Engineering et chercheur à la Whiting School of Engineering. Institut pour l’autonomie assurée.
L’équipe prévoit d’améliorer encore ses simulations en incluant des obstacles dynamiques tels que la météo et d’autres facteurs du monde réel pour une représentation plus complète.
Watkins affirme que l’article s’appuie sur plus de deux décennies de recherche menée au laboratoire de physique appliquée de l’université Johns Hopkins, axée sur l’amélioration de la sécurité du système national d’espace aérien des États-Unis.
« Ce travail a été étudié en simulant les performances dans des environnements et des systèmes dont le déploiement par des tiers est envisagé dans les futurs espaces aériens, ainsi que dans les communautés universitaires et de recherche fondamentale IEEE et ACM », explique Watkins.
« Ce travail aide les chercheurs à comprendre comment les algorithmes d’autonomie qui protègent l’espace aérien peuvent se comporter face au bruit et à l’incertitude dans l’espace aérien simulé en 3D et souligne la nécessité de surveiller en permanence les résultats de ces algorithmes autonomes pour s’assurer qu’ils n’ont pas atteint des états de défaillance potentiels. »
