Forscher nutzen Bienenverhalten für speichereffiziente Drohnen-KI

Die Entwicklung könnte den Weg für leichte, sichere Schwärme ebnen, die empfindliche Anwendungen wie die Überwachung ächshäusern und industrielle Inspektionen übernehmen können. Die Entwicklung stammt ät Delft und Biologen der Universität Wageningen (beide in den Niederlanden) sowie der Carl-von-Ossietzky-Universität Oldenburg (Deutschland). Dequan Ou, Doktorand der Technischen Universität Delft, mit der Bee-Nav-Drohne.

Quelle: Delfter Technische Universität – Labor für Mikrofluggeräte. Bieneninspirierte Navigation. Autonome Roboter der Zukunft stoßen auf eine große Hürde: Die Navigation erfordert das Erstellen detaillierter Karten, was enorme Rechenleistung und Akkulaufzeit benötigt. Um dieses Problem zu lösen, wenden sich Forscher den Honigbienen zu, die sich durch die Kombination Gedächtnis ihres Nestes orientieren.

Die Odometrie hilft dabei, Distanz und Richtung anhand visueller Bewegungsreize zu verfolgen. Obwohl die Odometrie eine grobe Schätzung des Standorts liefert, verliert sie mit der Zeit an Genauigkeit aufgrund Einsatz visueller Landmarken für eine präzise Rückkehr notwendig. Die Verbindung dieser beiden biologischen Methoden eröffnet den Weg zu leichten, energieeffizienten Robotern, die ohne GPS navigieren können.

Inspiriert durch das Verhalten Navigationsstrategie auf

Inspiriert durch das Verhalten Navigationsstrategie auf Basis wie Bienen zunächst das unmittelbare Umfeld ihres Stockes erkunden, bevor sie ausfliegen, können Roboter Schnappschüsse ihrer Umgebung aufnehmen, um ein grundlegendes visuelles Gedächtnis aufzubauen.

Diese kurze initiale Orientierung hilft dabei, das Viertel aus jeder Richtung wiederzuerkennen und stellt sicher, dass Roberte auch nach langen Strecken den Weg zurück finden können. „Wir waren fasziniert, dass Honigbienen weit vom Nest entfernt entlang gewundener Flugbahnen ausfliegen können, fast aber immer wieder fast geradlinig zurückkehren", sagte Guido de Croon, Professor für bioinspirierte KI für Drohnen an der Technischen Universität Delft. „Biologen haben gezeigt, dass Bienen für die Rückreise auf Odometrie angewiesen sind und visuelles Gedächtnis eher dann einsetzen, wenn sie näher am Nest sind.

Doch genau was und wie sie für ihr visuelles Gedächtnis lernen, ist noch nicht vollständig verstanden. Diese Lücke mussten wir schließen, um eine praxistaugliche Navigationsstrategie für Roboter zu entwickeln", fügte Croon hinzu. Die Tests zeigen vielversprechende Ergebnisse.

Leistung und Energieausbeute

Die Forscher konnten die Bee-Nav-Strategie erfolgreich ße Umgebungen übertragen, darunter einen 600-Meter-Außenflug, der mit nur 42 Kilobyte angetrieben wurde. Interessanterweise erreichte das System in großen Innenhallen eine perfekte Erfolgsquote, während die Leistung bei windigem Wetter im Freien auf 70 % absank.

Dieser Rückgang war hauptsächlich darauf zurückzuführen, dass der Wind den Drohne zum Neigen zwang, wodurch sich die Panoramaaufnahmen verformten, auf die die KI für die Navigation angewiesen ist – ein Bereich, der für zukünftige technische Verbesserungen benötigt wird. „Die Experimente sind sehr ermutigend. Doch sie zeigen auch, dass unser aktuelles System robuster gegenüber realen Bedingungen werden muss", so die Forscher.

Die Bee-Nav-Technologie ist insbesondere für die Überwachung ächshäusern vielversprechend, wo leichte, insektenähnliche Drohnen sicher neben Menschen fliegen können, um Schädlinge und Krankheiten frühzeitig zu erkennen. Diese Effizienz ermöglicht es Landwirten, die Erträge zu steigern und Abfall zu reduzieren, ohne auf schweres Hardware zu angewiesen zu sein.

Neben ihrem industriellen Potenzial liefert die Forschung auch wertvolle biologische Einblicke und bietet einen neuen Blickwinkel darauf, wie Honigbienen visuelles Lernen integrieren, um erfolgreich zurück in ihre Bienenstöcke zu navigieren. Die Studie wurde in der Zeitschrift Nature veröffentlicht.