Обзор сближения периферийных вычислений и искусственного интеллекта для БПЛА: возможности и проблемы

Современные мобильные сети 5G обеспечили множество перспективных приложений Интернета вещей (IoT), использующих беспилотные летательные аппараты (БПЛА/дроны). Успех большинства IoT-приложений на основе БПЛА в значительной степени зависит от технологий искусственного интеллекта (ИИ), например компьютерного зрения и планирования траектории. Эти методы ИИ должны обрабатывать данные и принимать решения, обеспечивая низкую задержку и низкое энергопотребление. Однако существующая парадигма облачного ИИ с трудом удовлетворяет строгим требованиям, предъявляемым БПЛА. Периферийный ИИ, при котором ИИ работает непосредственно на устройстве или на периферийных серверах, расположенных вблизи пользователей, может быть эффективным решением для совершенствования IoT-сервисов на основе БПЛА. В статье представлен всесторонний анализ влияния периферийного ИИ на ключевые технические аспекты БПЛА (а именно автономную навигацию, управление формацией, управление энергопотреблением, безопасность и конфиденциальность, компьютерное зрение и связь), а также на области применения (а именно системы доставки, обследование объектов гражданской инфраструктуры, точное земледелие, поисково-спасательные операции (SAR), использование в качестве воздушных беспроводных базовых станций (BS) и световые шоу с участием дронов). В качестве руководства для исследователей и практиков в статье также рассматриваются проблемы реализации периферийного ИИ на основе БПЛА, извлечённые уроки и перспективные направления дальнейших исследований.