Запаздывание больше не убивает дроны — 23 июня 2026 г. в 10:05:58.258
Запаздывание больше не убивает дроны 🔸 Исследователи Центра ИИ МГУ разработали метод обучения нейросетей, который позволяет учитывать задержку управляющего сигнала без усложнения модели. Актуально это для беспилотников, роботов и других систем, в которых управляющий сигнал достигает объекта не мгновенно, а с запаздыванием. В чём суть? Представьте: вы даёте команду дрону, а он выполняет её с опозданием. Задержки возникают из-за инерционности датчиков, каналов передачи данных или физических особенностей исполнительных механизмов. Вместо статичной сети, обученной один раз и навсегда, исследователи создали динамическую нейросеть, которая: ▫️ дообучается в реальном времени по мере поступления новых данных; ▫️ корректирует свои параметры прямо во время работы системы; ▫️ не требует ввода дополнительных переменных для компенсации задержки (а значит, не перегружает вычислительные ресурсы). Главное - устойчивость. Исследователи внедрили специальную регуляризующую процедуру - гладкую проекцию параметров на эллипсоидальные множества. Она удерживает настраиваемые коэффициенты в заданных границах, гарантируя предсказуемое поведение сети даже при наличии запаздывания во входном сигнале. 🔸 Важное преимущество предложенного алгоритма - он не требует увеличения размерности модели для компенсации временного лага. Во многих существующих подходах для этого приходится вводить дополнительные переменные состояния, что существенно наращивает вычислительную нагрузку. Подписывайтесь на Беспилот