ABC’nin haberine göre, Güney Avustralya Üniversitesi ile Flinders Üniversitesi’nden araştırmacılar, tespit menzilini geliştirme çalışmalarında çiçek sineğinin beyin yapısını örnek alarak belirgin bir iyileşme kaydetti.
AA'nın aktardığı habere göre sonuçları Journal of Acoustical Society of America dergisinde yayımlanan çalışmada, araştırmacılar boyutları diğer sineklere göre küçük olan çiçek sineklerinin görüş sistemini modelledi.
Uçuş yetenekleri etraflarının görüntüsünü hızlıca işlemelerine dayanan çiçek sineklerinin bir milyon nöron bulunduran küçük beyinleri, çok keskin elektrotlarla oldukça uzun bir süreçte haritalandırıldı. Araştırmacılar, ışık mikroskobunda bile görünmeyen bu nöronları haritalamak için nörondan bile küçük sondalar kullandı.
Flinders Üniversitesinden otonom sistemler uzmanı Dr. Russell Brinkworth ve ekip arkadaşları uzun yıllar boyunca sineklerin gözüne ışık tutarak, her ışık tutmalarında tek bir nöronun tepkisini kaydetti.
Ekipte yer alan Güney Avustralya Üniversitesinden Prof. Dr. Anthony Finn, çiçek sineklerinin beyinlerinin görsel sinyalleri nasıl işlediğinin matematiksel modelini ortaya çıkardıklarını aktardı.
Finn, geliştirdikleri algoritmanın, görsel sinyalleri işlemede ve anlamlandırmada, çok parlak veya çok karanlık alanlarda ışığı çözümleme ve nesneleri bulmada, karmaşık arka planlarda hedefleri belirlemede var olan modellerden daha iyi olduğunu vurguladı.
Araştırmacılar, görsel model algoritmasının akustik sinyallerle de oldukça iyi çalıştığını teyit etti. Dr. Brinkworth, “Bu kısım gerçekten şaşırtıcıydı, farklı olacağını düşünen bizler için bile.” ifadesini kullandı.
Geliştirilen algoritmanın tespit menzilini yüzde 50 genişlettiğini vurgulayan araştırmacılar, yaptıkları denemelerde bir defasında 4 kilometre uzaklıktaki bir insansız hava aracını tespit edip yerini belirlediklerini bildirdi.
Araştırmada yer almayan İHA uzmanı Reece Clothier, çalışmanın yaklaşımının umut verici olduğu yorumunu yaptı.
Clothier, insansız hava araçlarını müdahale veya engellemeye yeterli menzilde yanılmaksızın tespit edebilecek sistemlere dünya çapında kayda değer bir ilgi olduğunu belirterek, geliştirilen sistemin daha yüksek arka plan sesi ve görsel engellemelerin olduğu alanlarda denenmesi gerektiğini ifade etti. AA
AA'nın aktardığı habere göre sonuçları Journal of Acoustical Society of America dergisinde yayımlanan çalışmada, araştırmacılar boyutları diğer sineklere göre küçük olan çiçek sineklerinin görüş sistemini modelledi.
Uçuş yetenekleri etraflarının görüntüsünü hızlıca işlemelerine dayanan çiçek sineklerinin bir milyon nöron bulunduran küçük beyinleri, çok keskin elektrotlarla oldukça uzun bir süreçte haritalandırıldı. Araştırmacılar, ışık mikroskobunda bile görünmeyen bu nöronları haritalamak için nörondan bile küçük sondalar kullandı.
Flinders Üniversitesinden otonom sistemler uzmanı Dr. Russell Brinkworth ve ekip arkadaşları uzun yıllar boyunca sineklerin gözüne ışık tutarak, her ışık tutmalarında tek bir nöronun tepkisini kaydetti.
Ekipte yer alan Güney Avustralya Üniversitesinden Prof. Dr. Anthony Finn, çiçek sineklerinin beyinlerinin görsel sinyalleri nasıl işlediğinin matematiksel modelini ortaya çıkardıklarını aktardı.
Finn, geliştirdikleri algoritmanın, görsel sinyalleri işlemede ve anlamlandırmada, çok parlak veya çok karanlık alanlarda ışığı çözümleme ve nesneleri bulmada, karmaşık arka planlarda hedefleri belirlemede var olan modellerden daha iyi olduğunu vurguladı.
Araştırmacılar, görsel model algoritmasının akustik sinyallerle de oldukça iyi çalıştığını teyit etti. Dr. Brinkworth, “Bu kısım gerçekten şaşırtıcıydı, farklı olacağını düşünen bizler için bile.” ifadesini kullandı.
Geliştirilen algoritmanın tespit menzilini yüzde 50 genişlettiğini vurgulayan araştırmacılar, yaptıkları denemelerde bir defasında 4 kilometre uzaklıktaki bir insansız hava aracını tespit edip yerini belirlediklerini bildirdi.
Araştırmada yer almayan İHA uzmanı Reece Clothier, çalışmanın yaklaşımının umut verici olduğu yorumunu yaptı.
Clothier, insansız hava araçlarını müdahale veya engellemeye yeterli menzilde yanılmaksızın tespit edebilecek sistemlere dünya çapında kayda değer bir ilgi olduğunu belirterek, geliştirilen sistemin daha yüksek arka plan sesi ve görsel engellemelerin olduğu alanlarda denenmesi gerektiğini ifade etti. AA
