商用無人機行業的人工智慧和機器學習

隨著商用無人機系統（UAS）行業的進步，人工智慧和機器學習的使用變得越來越普遍，一些行業專家聲稱，如果沒有它，它就不會成功。

根據布魯金斯學會的乙份報告，人工智慧通常是指以類似於傳統人類反應的方式對模擬做出反應的機器。 人工智慧使用從資料建立的演算法來建立這些響應。 機器學習尋找 AI 資料的趨勢。 這兩種技術共同用於實現智慧型決策。

這家總部位於特拉維夫的軟體提供商利用 AI 的 UAS 建立了乙個無人駕駛交通管理 （UTM） 系統。 它目前正在乙個試點專案中進行測試，五家無人機公司都在同一條走廊上飛行他們的機隊，這是以前從未嘗試過的。 UTM與新開發的UAS服務系統（USS）通訊以管理空域。

UTM可以獲得比USS更多的資訊，例如天氣和非飛行區。 一旦UTM收到USS的請求，它就會開始整理資訊，以批准或拒絕飛行計畫，並使用人工智慧來做到這一點。

我是技術的創造者，UTM取代了ATM的軟體、空中交通管理、控制塔中的軟體以及控制塔中的人員，因此決策也由UTM完成。 USS 正在向 UTM 請求特定的飛行路徑，UTM 正在檢查將其與離線區域、天氣條件和無人機本身的能力進行比較，因為它可能是多架無人機，以及是否與其他無人機有任何衝突。

這一切都是在飛行前完成的。 雖然人類可以在 USS 級別參與迴圈，但他們不能在 UTM 級別參與，因為人類沒有足夠的時間來思考和做出決定。

沒有人工智慧，這東西就行不通，無人機永遠無法在城市裡給你送食物、進行檢查、燃放煙花等等。

如果手動完成，這意味著您必須為操作員預定義無人機路線，您可能會獲得 10% 或 5% 的功能，但您永遠不會真正獲得無人機的全部潛力。

該網路將人工智慧用於航線規劃、飛行控制、飛行安全決策、感測器融合、恢復系統和自動空中交通管制。