जैसे-जैसे ड्रोन का व्यावसायिक उपयोग बढ़ता जा रहा है, अगले कुछ वर्षों में 400 फीट से कम ऊंचाई वाले क्षेत्रों में ड्रोन यातायात में उल्लेखनीय वृद्धि होने की उम्मीद है। विशेषज्ञों का अनुमान है कि 2027 तक, संयुक्त राज्य अमेरिका में लगभग 1 मिलियन वाणिज्यिक ड्रोन सिस्टम होंगे जिनका उपयोग एक्सप्रेस डिलीवरी, यातायात निगरानी, आपातकालीन बचाव और अन्य कार्यों के लिए किया जाएगा। कम ऊंचाई पर ड्रोनों की आमद विमानन सुरक्षा के लिए गंभीर चुनौतियां पैदा करेगी।
ड्रोन ट्रैफ़िक में वृद्धि के जवाब में, हॉपकिंस विश्वविद्यालय में एश्योरेंस ऑटोमेशन इंस्टीट्यूट के लानियर वॉटकिंस और लुईस व्हिटकॉम्ब के नेतृत्व में एक शोध दल ने स्वचालित निर्णय लेने की एक निश्चित डिग्री के माध्यम से ड्रोन ट्रैफ़िक को अधिक सुरक्षित रूप से निर्देशित करने के लिए एक सिस्टम मॉडल बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया, जिसमें कुछ प्रक्रियाओं की जगह ली गई जिनमें मैन्युअल भागीदारी की आवश्यकता होती है। उनके शोध परिणाम कंप्यूटर पत्रिका में प्रकाशित हुए थे।
वॉटकिंस ने कहा, "हम यह देखना चाहते थे कि क्या अलग-अलग एआई दृष्टिकोण ड्रोन संचालन के अपेक्षित पैमाने को सुरक्षित रूप से संभाल सकते हैं, और यह संभव हो गया।" टीम ने 400 फीट से नीचे के क्षेत्रों में ड्रोन संचालन की सुरक्षा और मापनीयता बढ़ाने के लिए स्वायत्त एल्गोरिदम का उपयोग किया। ड्रोन यातायात की सुरक्षा को सत्यापित करने के लिए, टीम ने अनुरूपित त्रि-आयामी हवाई क्षेत्र में स्वायत्त एल्गोरिदम के प्रभाव का मूल्यांकन किया। उनके पहले के शोध में पाया गया कि टकराव से बचाव एल्गोरिदम ने दुर्घटना दर को काफी कम कर दिया। रणनीतिक संघर्ष समाधान एल्गोरिदम को जोड़ने के बाद, टकराव से बचने के लिए यातायात समय को नियंत्रित करके दुर्घटना दर को और कम कर दिया गया है, और हवाई क्षेत्र में दुर्घटनाएं लगभग समाप्त हो गई हैं।
सिमुलेशन को अधिक यथार्थवादी बनाने के लिए, टीम ने सिस्टम में दो सुविधाएँ भी जोड़ीं। पहला वास्तविक वातावरण की अप्रत्याशितता का अनुकरण करने और सिस्टम की अनुकूलनशीलता में सुधार करने के लिए एक "शोर सेंसर" है; दूसरा ड्रोन और बाधाओं के बीच की दूरी जैसे कई कारकों के आधार पर प्रत्येक ड्रोन के जोखिम स्तर की गणना करने के लिए एक "अस्पष्ट अनुमान प्रणाली" है। वॉटकिंस और व्हिटकॉम्ब ने कहा कि ये विधियां सिस्टम को टकराव को रोकने के लिए स्वचालित निर्णय लेने में सक्षम बनाती हैं।
प्रोफेसर व्हिटकोम्ब ने कहा: "हमारे शोध में विभिन्न प्रकार के चर पर विचार किया गया, जिसमें ऐसे परिदृश्य भी शामिल हैं जहां एक 'दुष्ट ड्रोन' अपने इच्छित मार्ग से भटक जाता है। परिणाम बहुत आशाजनक हैं।" टीम ने मौसम जैसी गतिशील बाधाओं को पेश करके सिम्युलेटेड वातावरण को अधिक व्यापक और यथार्थवादी बनाने की योजना बनाई है।
वॉटकिंस ने कहा कि यह शोध हॉपकिंस भौतिकी अनुप्रयोग प्रयोगशाला द्वारा अमेरिकी राष्ट्रीय हवाई क्षेत्र प्रणाली की सुरक्षा में सुधार पर केंद्रित 20 से अधिक वर्षों के शोध पर आधारित है। वाणिज्यिक ड्रोन के तेजी से विकास के साथ, उनके यातायात प्रबंधन के लिए निर्णय समर्थन प्रदान करने और ड्रोन सिस्टम के कुशल और सुरक्षित संचालन को प्राप्त करने के लिए एआई और सिमुलेशन का उपयोग करना वर्तमान अनुसंधान की एक महत्वपूर्ण दिशा है।