В поисково-спасательных операциях после таких катастроф, как землетрясения, часто используются БПЛА. Хотя камеры помогают обнаружить жертв на открытом пространстве, они не могут обнаружить тех, кто застрял под обломками. Решить проблему можно с помощью звукового обнаружения, но громкий шум беспилотников заглушает человеческие звуки. Новая система искусственного интеллекта, разработанная японскими исследователями, решает эту проблему.
Сложность заключается в том, чтобы отделить важные звуки от постоянного шума дронов. Традиционные методы фильтрации не помогают, так как интенсивность шума дрона колеблется в зависимости от движения.
Решение пришло в виде новой системы искусственного интеллекта, использующей генеративные адверсарные сети (GAN). GAN умеют изучать сложные закономерности на основе данных. В данном случае исследователи обучали GAN на различных шумовых моделях дронов.
Эти «знания» позволяют системе генерировать «псевдошум», который в точности имитирует звук настоящего беспилотника. Затем этот псевдошум ловко вычитается из реального звука, захваченного микрофонами дрона, эффективно отменяя шум дрона и выявляя слабые звуки под ним.
Первые испытания на реальном дроне показали многообещающие результаты — человеческие голоса стали значительно чище, хотя некоторые остаточные шумы сохранились. Исследователи работают над дальнейшими усовершенствованиями, но уже сейчас можно считать, что характеристики подходят для реальных поисково-спасательных операций.
Источник: www.ferra.ru
