L’intelligenza alata

Prendete una fotocamera, un sistema di mappatura 3D, l’intelligenza artificiale dotata di speciali algoritmi e, per finire, metteteci le ali e un comando da remoto. Cosa otterrete? Semplice: un drone.

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AI e droni: alla ricerca di piccoli indizi

La tecnologia dei droni si sta rapidamente sviluppando, in particolare nell’aspetto che riguarda l’automazione. Una parte rilevante di questo sviluppo è dovuta alla crescita dell’intelligenza artificiale (AI) e allo sviluppo di algoritmi in grado di renderla più efficiente e capace di rispondere a esigenze sempre più specifiche.
A questo proposito Enea ha sviluppato una nuova dotazione per droni, una strumentazione costituita da termocamere e camere a 360 gradi per raccogliere dati, e da algoritmi appositamente studiati per processarli, il tutto basato sul ricorso alla AI.
La nuova strumentazione è stata testata durante un’esercitazione: l’obiettivo era l’uso di un drone FPV (First Person View) per cercare una persona scomparsa in una zona innevata e impervia. L’utilizzo dei nuovi sistemi consente al drone di operare in volo da altezze maggiori – si sono superati, in questo caso, i trenta metri di altezza – e di rilevare tracce lasciate sul terreno che altrimenti non si sarebbero potute individuare.
Le camere e termocamere a bordo, oltre a registrare le immagini, apportano correzioni e modifiche alla fine di ogni sessione. Le raccolte di immagini e di dati permettono di ricostruire tridimensionalmente la zona della ricerca e il ricorso a una rete neurale – in fase di sviluppo – consente di individuare le persone su filmati ottenuti da camere a 360 gradi.

La stessa dotazione e le stesse procedure sono state testate nel progetto di Enea chiamato “Including”. In questo caso, non siamo più nel campo della ricerca di persone scomparse, bensì nell’ambito forense. Il ricorso nuovamente a reti neurali e a speciali algoritmi – chiamati “Instant Neural Graphics Primitives” e sviluppati da un’azienda statunitense –, basandosi sulle immagini riprese dal drone, riesce a ricostruire in 3D una scena quasi in tempo reale. La differenza, rispetto ai programmi di ricostruzione tridimensionale normalmente utilizzati per uso professionale, sta proprio in questi algoritmi che permettono di avere immagini con una notevole ricchezza di dati e informazioni.

Mappare il territorio con droni e scanner laser

Enea, però, non è l’unica a occuparsi di droni. Di recente anche EPFL, il Politecnico Federale di Losanna, ha presentato uno studio per lo sviluppo di un sistema software che permette il miglioramento delle misurazioni laser in 3D.
Le misurazioni tridimensionali sono già utilizzate per mappare il territorio svizzero attraverso laser che sorvolano le zone da tracciare. Un metodo che presenta però il difetto di dover fare ricorso a sorvoli molto bassi e per periodi lunghi, per l’acquisizione di tutte le immagini necessarie. Addirittura, è stato calcolato che per mappare l’intero territorio svizzero occorreranno circa cinque anni.
I ricercatori dell’EPFL hanno pensato, quindi, a una soluzione più rapida: scanner laser che – precisano – sono cinque volte più veloci dei normali scanner 3D.
Hanno utilizzato scanner laser LiDAR (Light Detection and Ranging). Sono particolarmente sensibili, possono irradiare milioni di impulsi di luce su un’area molto ampia e operare da un’altezza maggiore mantenendo la precisione. Inoltre, non dipendendo dalla luce ambientale, possono raccogliere dati accurati anche a grandi distanze e nonostante la presenza di ostacoli, come la vegetazione.

Un sistema per riallineare la nuvola

Soprattutto al Politecnico hanno sviluppato un sistema semiautomatico in grado di colmare le lacune e i difetti nelle immagini che si vengono a creare quando si fanno riprese in movimento. Accade di solito che, laddove si incontrino ostacoli oppure si perda il segnale GPS – proprio perché il drone o il veicolo su cui il laser è montato si muove –, si crei un disallineamento in quella che in gergo tecnico è definita la nuvola di punti, ovvero l’insieme di punti generati durante la scansione a laser e che è utilizzato per generare immagini 3D.
Ebbene, mentre sinora la correzione dei dati è stata manuale, gli scienziati dell’ateneo svizzero hanno creato un sistema semiautomatico basato su un software che, grazie all’AI, è in grado di effettuare la correzione direttamente a livello dello scanner che effettua le misurazioni.
Lo sviluppo di questo nuovo sistema permetterà alla mappatura 3D con scanner laser di essere utilizzata in diverse applicazioni: dalla mappatura del territorio all’architettura, dalle industrie manifatturiere ai sistemi stradali.

Droni e controllo del traffico

Proprio su quest’ultimo aspetto sta lavorando LUTS (Urban Transport Systems Laboratory), che fa parte di ENAC (School of Architecture, Civil and Environmental Engineering) del Politecnico di Losanna.
I ricercatori hanno sviluppato uno strumento per il monitoraggio del traffico che fa ricorso, appunto, ai droni. Con una flotta di dieci droni hanno sorvolato per quattro giorni la città di Nairobi, in Kenya, una delle metropoli più congestionate al mondo. Hanno monitorato una superficie di 1,5 chilometri quadrati, in una zona centrale della città, nel quartiere affaristico e nelle ore di punta. I dati che sono stati raccolti a metà maggio del 2022 dovranno poi essere elaborati.
Un esperimento avvenuto la scorsa primavera, ma che è stato preceduto da altri due test effettuati nel 2018 e nel 2019 ad Atene. Il traffico della capitale del Kenya però, a quanto pare, si presta molto bene all’esperimento del laboratorio svizzero, perché ha la caratteristica di essere particolarmente impegnativo e caotico: le condizioni perfette per testare le capacità del sistema di monitoraggio.

L’uso di algoritmi per studi su misura

Come spiegato dai ricercatori, la finalità del loro sistema non è tanto la mera rilevazione del traffico, quanto la capacità di elaborare i dati con appositi algoritmi per risalire alla causa principale della sua congestione – a Nairobi, per esempio, si sono studiati nello specifico i comportamenti delle persone. In questo modo, il sistema cercherà la risoluzione del problema elaborando una serie di raccomandazioni per affrontare i diversi problemi di traffico di una specifica città. Raccomandazioni, quindi, fatte su misura perché basate su dati reali.
Altra particolarità del sistema è la sua la flessibilità. I droni possono essere utilizzati anche per ricerche differenti: dotandoli, per esempio, di sensori potranno misurare le emissioni di CO2 oppure il livello del rumore.

D’ora in poi, quindi, quando sarete bloccati in coda nelle strade della vostra città guardate verso l’alto: se non ci sarà un drone a studiare il modo di farvi tornare a casa in tempo, potrete sempre invocare l’aiuto del cielo.

Musica: “Il volo del calabrone” – Rimskij-Korsakov
Foto in copertina: LUTS – EPFL

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