Группа учёных представила новый фреймворк на основе архитектуры Transformer для мгновенного планирования маршрутов дронов в сервисных операциях (DaaS). Модель учитывает погодные условия, такие как ветер и температура, что позволяет находить оптимальный путь в 100 раз быстрее классических алгоритмов. Работа будет представлена на конференции AICCSA в 2025 году.
Ключевая особенность фреймворка — использование механизмов внимания (attention) для динамического взвешивания факторов среды. Модель анализирует направление и силу ветра, температуру и другие метеоданные, чтобы предсказать оптимальный следующий узел маршрута. Алгоритмы обучались на синтетических данных, сгенерированных с помощью классических методов, таких как A* и Dijkstra.
Традиционные алгоритмы планирования маршрутов, хотя и дают точное решение, слишком медленны для работы в реальном времени в динамично меняющейся среде. Новый подход решает эту проблему, обеспечивая высокую скорость вычислений без потери качества маршрута. Это критически важно для безопасности и эффективности автономных дронов, особенно при доставке грузов или мониторинге территорий в плохую погоду.
Предложенный фреймворк открывает путь к масштабируемым и безопасным операциям с использованием дронов, где время реакции на изменение условий измеряется долями секунды. Это существенный шаг в развитии автономных транспортных систем.
