NFFT teknolojisi nedir ?

Bu makalede , uçan arabaların ve benzeri hava araçlarının güvenliğini artırmak için kullanılabilecek yeni bir teknoloji olan “Nöral Uç Arıza Toleransı” (NFFT) hakkında bilgi vereceğiz. Geleneksel olarak, uçmak sürmekten daha fazla beceri gerektirdiği için, uçan araçlarla ilgili pratik çözümler bulunamamıştır. Ancak, Kaliforniya Teknoloji Enstitüsü’ndeki bir araştırma grubu, NFFT adlı makine öğrenimi destekli bir çözüm geliştirmiştir. Bu çözüm, “sanal sensörler” kullanarak uçan araçların güvenliğini artırmak için gerçek zamanlı düzeltmeler yapabilir. Bu teknoloji sadece uçan arabalar için değil, aynı zamanda insansız hava araçları ve diğer çok rotorlu hava araçları için de potansiyel sunmaktadır.

Dronelar ve Yapay Zeka

Herkes bir kez bile olsa, iş saatlerinde trafikte sıkışıp kaldığında arabasını alttaki trafik karmaşasının üzerinde süzülebileceği bir uçuş moduna sokan bir düğmeye basmayı hayal etmiştir. Ancak deneysel uçan arabalar birkaç on yıldır popüler medya tarafından övülse de, ortalama bir sürücünün işletme şansı olan pratik bir şey hiçbir zaman ortaya çıkmadı. Gerçek şu ki, uçmak sürmekten çok daha fazla beceri gerektirir ve havada birçok şey yanlış gidebilir. Teknolojinin eksik olduğu söylenemez, ancak nispeten az insanin güvenli bir şekilde bir uçağı kullanmayı öğrenmeye zaman ayırmasıdır.

Ancak, teknolojik ilerlemeler, işler ters gittiğinde kontrolü ele alacak şekilde beceri eksikliğini telafi edebilir mi? California Teknoloji Enstitüsü’ndeki bir araştırma grubu, gelecekte her sokağın (veya pistin) önünde bir uçan arabayı yerleştirmenin yolunun bu olduğuna inanıyor. “Sanal sensörler” olarak adlandırdıkları şeyi kullanarak “Nöral Uç Arıza Toleransı” (NFFT) adını verdikleri bir makine öğrenimi destekli çözüm geliştirdiler, bu çözüm, felaketin vurmadan önce düzeltmeler yapar. Ve bu teknoloji sadece geleceğin uçan arabaları için değil – pahalı kazaları insansız hava araçlarında veya herhangi bir tür çok rotorlu hava aracında önleyebilir.

Çok rotorlu araçlar birçok arıza noktasına sahiptir. Rotorlardan herhangi birinde bir sorun, sorun yaratabilir, bu nedenle hepsi güvenlik için izlenmelidir. Ancak, ölçülmesi gereken birçok faktör olduğundan, her rotor birçok sensöre ihtiyaç duyar. Bu sadece pahalı bir kurulum değil, aynı zamanda aracın ağırlığını artırır ve sensörlerin kendilerinin başka sorunlara neden olabilecek şekilde başarısız olma riskini artırır.

Bu sorunları ele almak için, ekip, rotor arızaları ve rüzgar kuvvetleri gibi bir dizi olumsuz durumu hesaba katabilen bir derin öğrenme algoritması geliştirdi. Bu sinir ağı, gerçek yaşam uçuş verileriyle eğitilmiş olduğundan, bu koşulları telafi edebilecek düzeltmeleri hızla yapabilir. Ve önemlisi, bu sistem büyük bir sensör yıldız kümesi gerektirmez. Bunun yerine, algoritma tarafından uçağın tutumunu ve zamanla pozisyonunu izleyen belirli davranışlar gibi uçağın belirli davranışları izlenir. Modelde kodlanmış bilgi, bu parametreleri yorumlayabilir ve değişiklik oldukça hangi tür arıza veya diğer olumsuz koşulun yaşandığını belirleyebilir.

Bu sistem sadece acemi pilotlar içindir. Bir saniyenin kesirinde uygun şekilde yanıt verebilme yeteneğine sahip olduğundan, en deneyimli pilotları bile daha güvenli tutabilir.

Şu anda, araştırmacılar, hastaları hızla hastaneye taşımak için NFFT teknolojisini içeren Otonom Uçan Ambulans adlı bir araç geliştirmektedir. Daha ileriye bakıldığında, NFFT’yi karada ve hatta teknelerde kullanmayı umuyorlar. Bu gelecekte sadece ek güvenlik değil, aynı zamanda maliyet tasarrufu da getirebilir.

Ekstra olarak Drone’lar ve Yapay zekayı derinlemesine düşünürsek , hangi alanlarda da kullanılabilir ;

Dronlar ve yapay zeka (YA) arasındaki ilişki, birçok potansiyel uygulama ve yenilikçi çözüm sunmaktadır. İşte bu ilişkiyi düşündüğümde akla gelen bazı fikirler:

1. Otonom Uçuş: Yapay zeka algoritmaları, dronların otonom olarak uçmasını sağlayabilir. Bu, belirli bir hedefe ulaşmak için rota planlaması, engelleri algılama ve kaçınma, hava koşullarına uyum sağlama gibi görevleri içerebilir. Bu sayede, dronlar belirli bir bölgeyi haritalama, arama kurtarma operasyonları gerçekleştirme veya teslimat gibi görevleri tek başına yapabilirler.
2. Gelişmiş Görüntü İşleme: Yapay zeka, dronların kameralarından gelen görüntüleri analiz ederek nesneleri, insanları veya diğer önemli özellikleri tanımlayabilir. Bu özellik, arama kurtarma operasyonlarında kayıp kişileri bulmak veya tarım alanlarında bitki hastalıklarını tespit etmek gibi birçok uygulamada kullanılabilir.
3. Veri Toplama ve Analiz: Dronlar, çeşitli sensörler aracılığıyla büyük miktarda veri toplayabilir. Yapay zeka algoritmaları bu verileri analiz ederek, tarım alanlarında verimliliği artırmak, çevresel değişiklikleri izlemek veya şehir planlaması gibi alanlarda karar vermeyi destekleyebilir.
4. Trafiği Yönetme ve Güvenlik: Yapay zeka destekli dronlar, trafik yoğunluğunu izleyebilir, trafik kazalarını tespit edebilir ve hatta trafik akışını yönetebilir. Ayrıca, güvenlik güçleri tarafından şüpheli faaliyetleri izlemek veya acil durumlarda hızla müdahale etmek için kullanılabilirler.
5. Çevre İzleme ve Koruma: Dronlar, ormansızlaşma, su kirliliği ve vahşi yaşamı koruma gibi çevresel sorunları izlemek ve ele almak için kullanılabilir. Yapay zeka algoritmaları, bu verileri analiz ederek çevresel değişiklikleri tespit edebilir ve doğal kaynakların korunmasına yardımcı olabilir.

Bu sadece birkaç örnek; aslında dronlar ve yapay zeka birleşimiyle keşfedilecek çok sayıda fırsat var. Bu teknolojilerin bir araya getirilmesi, birçok sektörde verimliliği artırabilir, insan hayatını kolaylaştırabilir ve çeşitli sorunların çözümüne katkıda bulunabilir.