Bir afet durumunda, insani yardım kuruluşlarındaki acil durum görevlilerinin mümkün olan en kısa sürede – tercihen gerçek zamanlı olarak – örneğin etkilenen bölgedeki bina yapılarına verilen hasarın ne kadar büyük olduğunu ve trafik yollarının nerede kullanılabileceğini bilmesi gerekir. acil durum mahalline gidin. Yardım malzemeleri ulaşılamayan bölgelere hızlı ve etkili bir şekilde ulaştırılmalıdır. Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’ndeki (DLR) bilim adamları, tam da bu gereksinimler için “Drones4Good” projesinde drone tabanlı analize olanak tanıyan yeni yapay zeka teknolojileri geliştiriyor ve test ediyor. Güvenlik ve havacılık araştırmalarından disiplinler arası DLR ekibi, Birleşmiş Milletler Dünya Gıda Programı (WFP), Teknik Yardım Ajansı THW, yardım kuruluşu ISAR Almanya ve uluslararası dernek Wings For Aid ile yakın işbirliği içinde çalışır. “Drones4Good” DLR proje yöneticisi Thomas Kraft, “Yardım kuruluşlarının çok özel uygulamaları var ve DLR buna karşılık olarak teknolojileri geliştiriyor” diyor. “Projede, insani krizlerde veya doğal afetlerden sonra teknolojilerimizin uluslararası yardım misyonlarını nasıl destekleyebileceğini pratikte mümkün olduğunca yakından araştırıyoruz.”
Bir proje, iki hedef
İki yıllık projenin iki hedefi var: Bir yandan, saatte 80 ila 140 kilometre hızla yapılan bir uçuş sırasında daha geniş bir alanı drone’a yerleştirilen bir kamera ile kaydetmek ve görüntü verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesi. ve hala dronun güvertesindeyken. Yerdeki insani yardım çalışanları, insansız hava aracı uçarken, yerle bir radyo bağlantısı aracılığıyla çevreleriyle bağlantısı kesilen binalara, ikmal yollarına ve ihtiyaç sahibi insanlara verilen hasar hakkında işlenmiş bilgiler alıyor. Çıkarılan bu coğrafi bilgi, mevcut ve yerleşik Birleşmiş Milletler iş akışları aracılığıyla dağıtılır. Bu, DLR tarafından geliştirilen araç ve teknolojilerin ilgili yardım kuruluşlarıyla birlikte değerlendirilebilmesini sağlamak içindir. Bu senaryo, 2021 sonbaharında Cochstedt’teki DLR Ulusal İnsansız Havacılık Sistemleri Test Merkezi’nde simüle edilecektir. Orada, örneğin, test sahasındaki mankenler ve konteynırlar, donanımlı drone tarafından üzerinden geçirilir ve yerdeki acil durum servislerine gerçek zamanlı olarak bir durum resmi gönderilir.
Öte yandan – ve bu ikinci önemli proje görevi – yardım malzemelerinin dronlardan güvenli bir şekilde düşürülmesi, insanları ve altyapıyı tehlikeye atmadan test edilmelidir. Örneğin, teslimat drone’u yerdeki insanları bağımsız olarak tanımak için gelişmiş AI teknolojilerini kullanıyorsa, bu bilgi uzun mesafe pilotunun ve drone’un düşüşün güvenliğini değerlendirmesini ve yalnızca mümkünse yaklaşık 20 kilogramlık ikmal paketlerini düşürmesini sağlar. bırakma noktası insan içermez.
Bir afet durumunda DLR teknolojilerinin operasyonel çalışmalara aktarılması, işbirliği yapan insani yardım kuruluşları için yararlı olacaktır: “Wings for Aid” için, nakliye uçağı ile teslimatları iyileştirmek için rota planlamasını ve etkilenen bölgelere otomatik erişimi iyileştirmek çok önemlidir. . Kuruluşa göre, her şeyden önce, başarı için gözden uzak uygulama önemlidir ve büyük bir zorluktur. Dünya Gıda Programı için “Drones4Good” projesinde bir afet ile operasyon alanındaki durum hakkında bilgi alınması arasında kazanılan süre büyük bir avantaj. Mozambik’teki Idai ve Kenneth siklonlarında, görüntü verilerinin işlenmesi için 72 ila 120 saat gerekmiştir. Geliştirilen DLR teknolojileri, ihtiyaç sahiplerine daha hızlı ve etkin bakım sağlayacaktır.
DLR enstitülerinin işbirliği
Dört DLR enstitüsü ve tesisi uzmanlıklarıyla “Drones4Good” projesine katkıda bulunuyor: Optik Sensör Sistemleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama Metodolojisi, Uçuş Sistemi Teknolojisi ve Ulusal İnsansız Havacılık Sistemleri Test Merkezi. Institute for Optical Sensor Systems tarafından geliştirilen MACS (Modular Aerial Camera Systems) hava kamera sistemi ile ticari drone’lardan alınan havadan görüntü kesitlerinin gerçek zamanlı olarak yere iletilmesi günümüzde zaten mümkün. Orada, bu görüntü bölümleri tutarlı bir görüntü mozaiğinde birleştirilir ve dijital bir durum haritası üzerinde bir kaplama olarak görüntülenir. Bu, yerdeki mevcut durumun dijital bir harita üzerinde (Google Haritalar veya OpenStreetMap gibi) değerlendirilmesine olanak tanır.
Uzaktan Algılama Teknoloji Enstitüsü, hava ve uydu görüntülerinin hızlı bir şekilde değerlendirilmesi için AI teknolojileri araştırmasına katkıda bulunuyor. Bu yetenekler, insansız hava aracı tabanlı optik keşif için kullanılabilir hale getirilmelidir: böylece insansız hava aracı bir cep uydusu haline gelecektir. Geliştirilen AI teknolojileri, hava fotoğrafı bilgilerinin değerlendirilmesine yardımcı olur. Odak noktası insanları, binalardaki ve yollardaki hasarı tespit etmektir. Çok kısa bir süre içinde, drone’un üzerinden geçtiği alanlardan durumun dijital bir resmi oluşturuluyor ve bu, kriz bölgesindeki acil servislerin anında kullanımına sunuluyor. İşbirliği ortaklarıyla birlikte, bu teknolojilerin ve durum bilgisinin uluslararası yardım misyonlarını ne ölçüde destekleyebileceği değerlendirilmelidir. DLR Uzaktan Algılama Teknolojisi Enstitüsü’nde “Drones4Good” projesinden sorumlu olan Nina Merkle, “Bizim için ortaklarımızdan gelen doğrudan geri bildirimler, yöntemlerimizi uygulama odaklı bir şekilde daha da geliştirmek için çok değerlidir” diyor.
İnsanları havadan görüntü bilgilerine dayalı olarak tanımaya yönelik AI, aynı zamanda drone tabanlı yardım malzemelerinin havadan atılması için de özellikle ilgi çekicidir, çünkü havadan düşürmenin kendisi yerdeki insanlar için özel bir tehlike oluşturur. Uçuş Sistemi Teknolojisi Enstitüsü, Dominik Cumhuriyeti’nde bu sorun için ilk test görevlerini çoktan tamamladı. “İnsansız Hava Araçları” departmanı başkanı Johann Dauer, “Dronlar, görevleri alternatiflerine göre daha hızlı ve daha amaçlı bir şekilde tamamlama potansiyeline sahip. Ancak aynı zamanda, güvenliği garanti etmeli ve teknolojiye olan güveni güçlendirmeliyiz” diye açıklıyor. Enstitü. “Drones4Good” projesinde, DLR MACS hava kamera sisteminin özel bir versiyonu superARTIS DLR araştırma helikopterine entegre ediliyor. Uygun donanım ve yazılım uzantıları kullanılarak, insanların hava fotoğraflarından ne ölçüde tanınabileceği araştırılıyor. gerçek zamanlı olarak ve bunun mümkün olup olmadığı, yardım malzemelerinin güvenli bir şekilde serbest bırakılması gerçekleştirilebilir.
DLR proje yöneticisi Thomas Kraft, “Drone tabanlı keşif için çeşitli teknolojileri ve bu koşullar altında yardım malzemelerinin güvenli bir şekilde düşürülmesini başarıyla test ettikten sonra, bir sonraki adım, işbirliği ortakları tarafından uluslararası tatbikatların bir parçası olarak bir test olmalıdır” diyor. Drones4Good projesinin bulguları, DLR başkanlığındaki Helmholtz İnovasyon Laboratuvarı OPTSAL’in (Durumsal Farkındalık Laboratuvarı için Optik Teknolojiler) çalışmalarına da dahil ediliyor ve bu, durumsal farkındalık için optik teknolojilerden elde edilen uygun araştırma sonuçlarını sivil savunmada son kullanıcılar için doğrudan kullanılabilir hale getiriyor. ve afet kontrolü.
Bir proje, iki hedef
İki yıllık projenin iki hedefi var: Bir yandan, saatte 80 ila 140 kilometre hızla yapılan bir uçuş sırasında daha geniş bir alanı drone’a yerleştirilen bir kamera ile kaydetmek ve görüntü verilerinin gerçek zamanlı olarak işlenmesi. ve hala dronun güvertesindeyken. Yerdeki insani yardım çalışanları, insansız hava aracı uçarken, yerle bir radyo bağlantısı aracılığıyla çevreleriyle bağlantısı kesilen binalara, ikmal yollarına ve ihtiyaç sahibi insanlara verilen hasar hakkında işlenmiş bilgiler alıyor. Çıkarılan bu coğrafi bilgi, mevcut ve yerleşik Birleşmiş Milletler iş akışları aracılığıyla dağıtılır. Bu, DLR tarafından geliştirilen araç ve teknolojilerin ilgili yardım kuruluşlarıyla birlikte değerlendirilebilmesini sağlamak içindir. Bu senaryo, 2021 sonbaharında Cochstedt’teki DLR Ulusal İnsansız Havacılık Sistemleri Test Merkezi’nde simüle edilecektir. Orada, örneğin, test sahasındaki mankenler ve konteynırlar, donanımlı drone tarafından üzerinden geçirilir ve yerdeki acil durum servislerine gerçek zamanlı olarak bir durum resmi gönderilir.
Öte yandan – ve bu ikinci önemli proje görevi – yardım malzemelerinin dronlardan güvenli bir şekilde düşürülmesi, insanları ve altyapıyı tehlikeye atmadan test edilmelidir. Örneğin, teslimat drone’u yerdeki insanları bağımsız olarak tanımak için gelişmiş AI teknolojilerini kullanıyorsa, bu bilgi uzun mesafe pilotunun ve drone’un düşüşün güvenliğini değerlendirmesini ve yalnızca mümkünse yaklaşık 20 kilogramlık ikmal paketlerini düşürmesini sağlar. bırakma noktası insan içermez.
Bir afet durumunda DLR teknolojilerinin operasyonel çalışmalara aktarılması, işbirliği yapan insani yardım kuruluşları için yararlı olacaktır: “Wings for Aid” için, nakliye uçağı ile teslimatları iyileştirmek için rota planlamasını ve etkilenen bölgelere otomatik erişimi iyileştirmek çok önemlidir. . Kuruluşa göre, her şeyden önce, başarı için gözden uzak uygulama önemlidir ve büyük bir zorluktur. Dünya Gıda Programı için “Drones4Good” projesinde bir afet ile operasyon alanındaki durum hakkında bilgi alınması arasında kazanılan süre büyük bir avantaj. Mozambik’teki Idai ve Kenneth siklonlarında, görüntü verilerinin işlenmesi için 72 ila 120 saat gerekmiştir. Geliştirilen DLR teknolojileri, ihtiyaç sahiplerine daha hızlı ve etkin bakım sağlayacaktır.
DLR enstitülerinin işbirliği
Dört DLR enstitüsü ve tesisi uzmanlıklarıyla “Drones4Good” projesine katkıda bulunuyor: Optik Sensör Sistemleri Enstitüsü, Uzaktan Algılama Metodolojisi, Uçuş Sistemi Teknolojisi ve Ulusal İnsansız Havacılık Sistemleri Test Merkezi. Institute for Optical Sensor Systems tarafından geliştirilen MACS (Modular Aerial Camera Systems) hava kamera sistemi ile ticari drone’lardan alınan havadan görüntü kesitlerinin gerçek zamanlı olarak yere iletilmesi günümüzde zaten mümkün. Orada, bu görüntü bölümleri tutarlı bir görüntü mozaiğinde birleştirilir ve dijital bir durum haritası üzerinde bir kaplama olarak görüntülenir. Bu, yerdeki mevcut durumun dijital bir harita üzerinde (Google Haritalar veya OpenStreetMap gibi) değerlendirilmesine olanak tanır.
Uzaktan Algılama Teknoloji Enstitüsü, hava ve uydu görüntülerinin hızlı bir şekilde değerlendirilmesi için AI teknolojileri araştırmasına katkıda bulunuyor. Bu yetenekler, insansız hava aracı tabanlı optik keşif için kullanılabilir hale getirilmelidir: böylece insansız hava aracı bir cep uydusu haline gelecektir. Geliştirilen AI teknolojileri, hava fotoğrafı bilgilerinin değerlendirilmesine yardımcı olur. Odak noktası insanları, binalardaki ve yollardaki hasarı tespit etmektir. Çok kısa bir süre içinde, drone’un üzerinden geçtiği alanlardan durumun dijital bir resmi oluşturuluyor ve bu, kriz bölgesindeki acil servislerin anında kullanımına sunuluyor. İşbirliği ortaklarıyla birlikte, bu teknolojilerin ve durum bilgisinin uluslararası yardım misyonlarını ne ölçüde destekleyebileceği değerlendirilmelidir. DLR Uzaktan Algılama Teknolojisi Enstitüsü’nde “Drones4Good” projesinden sorumlu olan Nina Merkle, “Bizim için ortaklarımızdan gelen doğrudan geri bildirimler, yöntemlerimizi uygulama odaklı bir şekilde daha da geliştirmek için çok değerlidir” diyor.
İnsanları havadan görüntü bilgilerine dayalı olarak tanımaya yönelik AI, aynı zamanda drone tabanlı yardım malzemelerinin havadan atılması için de özellikle ilgi çekicidir, çünkü havadan düşürmenin kendisi yerdeki insanlar için özel bir tehlike oluşturur. Uçuş Sistemi Teknolojisi Enstitüsü, Dominik Cumhuriyeti’nde bu sorun için ilk test görevlerini çoktan tamamladı. “İnsansız Hava Araçları” departmanı başkanı Johann Dauer, “Dronlar, görevleri alternatiflerine göre daha hızlı ve daha amaçlı bir şekilde tamamlama potansiyeline sahip. Ancak aynı zamanda, güvenliği garanti etmeli ve teknolojiye olan güveni güçlendirmeliyiz” diye açıklıyor. Enstitü. “Drones4Good” projesinde, DLR MACS hava kamera sisteminin özel bir versiyonu superARTIS DLR araştırma helikopterine entegre ediliyor. Uygun donanım ve yazılım uzantıları kullanılarak, insanların hava fotoğraflarından ne ölçüde tanınabileceği araştırılıyor. gerçek zamanlı olarak ve bunun mümkün olup olmadığı, yardım malzemelerinin güvenli bir şekilde serbest bırakılması gerçekleştirilebilir.
DLR proje yöneticisi Thomas Kraft, “Drone tabanlı keşif için çeşitli teknolojileri ve bu koşullar altında yardım malzemelerinin güvenli bir şekilde düşürülmesini başarıyla test ettikten sonra, bir sonraki adım, işbirliği ortakları tarafından uluslararası tatbikatların bir parçası olarak bir test olmalıdır” diyor. Drones4Good projesinin bulguları, DLR başkanlığındaki Helmholtz İnovasyon Laboratuvarı OPTSAL’in (Durumsal Farkındalık Laboratuvarı için Optik Teknolojiler) çalışmalarına da dahil ediliyor ve bu, durumsal farkındalık için optik teknolojilerden elde edilen uygun araştırma sonuçlarını sivil savunmada son kullanıcılar için doğrudan kullanılabilir hale getiriyor. ve afet kontrolü.