論文の概要: An Integrated Artificial Intelligence Operating System for Advanced Low-Altitude Aviation Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18845v1
• Date: Thu, 28 Nov 2024 01:24:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:21:31.008149
• Title: An Integrated Artificial Intelligence Operating System for Advanced Low-Altitude Aviation Applications
• Title（参考訳）: 高度低高度航空用統合人工知能オペレーティングシステム
• Authors: Minzhe Tan, Xinlin Fan, Jian He, Yi Hou, Zhan Liu, Yaopeng Jiang, YM Jiang,
• Abstract要約: 本稿では,低高度航空用途に適した包括的人工知能オペレーティングシステムを提案する。 OrinFlight OS、UnitedVision、UnitedSense、UnitedNavigator、UnitedMatrix、UnitedInSightの6つのコアコンポーネントで構成されている。 このシステムは現代の航空における複雑な課題に対処し、ナビゲーション、知覚、共同作業のための堅牢なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.62967829580797
• License:
• Abstract: This paper introduces a comprehensive artificial intelligence operating system tailored for low-altitude aviation applications, integrating cutting-edge technologies for enhanced performance, safety, and efficiency. The system comprises six core components: OrinFlight OS, a high-performance operating system optimized for real-time task execution; UnitedVision, a versatile visual processing module supporting advanced image analysis; UnitedSense, a multi-sensor fusion module providing precise environmental modeling; UnitedNavigator, a dynamic path-planning and navigation system; UnitedMatrix, enabling multi-drone coordination and task execution; and UnitedInSight, a ground station for monitoring and management. Complemented by the UA DevKit low-code platform, the system facilitates user-friendly customization and application development. Leveraging NVIDIA Orin's computational power and advanced AI algorithms, this system addresses complex challenges in modern aviation, offering robust solutions for navigation, perception, and collaborative operations. This work highlights the system's architecture, features, and potential applications, demonstrating its ability to meet the demands of intelligent aviation environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、低高度航空用途に適した総合人工知能オペレーティングシステムを導入し、性能、安全性、効率を向上させるための最先端技術を統合する。 システムは6つのコアコンポーネントで構成されている: OrinFlight OS、リアルタイムタスク実行に最適化された高性能なオペレーティングシステムUnitedVision、高度な画像解析をサポートする汎用的なビジュアル処理モジュールUnitedVision、精密な環境モデリングを提供するUnitedSense、動的パス計画とナビゲーションシステムUnitedNavigator、マルチドローン協調とタスク実行を可能にするUnitedMatrix、モニタリングと管理のための地上ステーションUnitedInSight。 UA DevKitローコードプラットフォームで補完されているこのシステムは、ユーザフレンドリーなカスタマイズとアプリケーション開発を容易にする。 NVIDIA Orinの計算能力と高度なAIアルゴリズムを活用することで、現代の航空における複雑な課題に対処し、ナビゲーション、知覚、協調操作のための堅牢なソリューションを提供する。 この研究はシステムのアーキテクチャ、機能、潜在的なアプリケーションを強調し、インテリジェントな航空環境の要求を満たす能力を示す。

関連論文リスト

• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [81.15269563290326]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• AI-Assisted Detector Design for the EIC (AID(2)E) [0.0]
  ePIC実験には、性能、物理学的到達度、コストなど、多くの設計パラメータと目的が含まれている。 本研究の目的は,EIC(AID(2)E)のためのスケーラブルで分散AI支援型検出器の開発である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T15:33:44Z)
• FPGA-Based Neural Thrust Controller for UAVs [23.304588982050632]
  本稿では,Artix-7 FPGAを搭載した,オープンソースのマイクロUAVプラットフォーム用の新しいハードウェアボードを提案する。 我々はRLベースの低レベルコントローラを実装することで、その機能を検証することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-27T15:52:54Z)
• VEDLIoT -- Next generation accelerated AIoT systems and applications [4.964750143168832]
  VEDLIoTプロジェクトは、分散人工知能(AIoT)アプリケーションのためのエネルギー効率のよいディープラーニング方法論の開発を目指している。 我々は,AIoTシステムに固有の安全性とセキュリティ問題に対処しながら,アルゴリズムの最適化に重点を置いた総合的なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-09T12:35:00Z)
• Deep Learning for Real Time Satellite Pose Estimation on Low Power Edge TPU [58.720142291102135]
  本稿では,ニューラルネットワークアーキテクチャを利用したポーズ推定ソフトウェアを提案する。 我々は、低消費電力の機械学習アクセラレーターが宇宙での人工知能の活用を可能にしていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-07T08:53:18Z)
• ADAPT: An Open-Source sUAS Payload for Real-Time Disaster Prediction and Response with AI [55.41644538483948]
  小型無人航空機システム(sUAS)は、多くの人道支援や災害対応作戦において顕著な構成要素となっている。 我々は,SUAS上にリアルタイムAIとコンピュータビジョンをデプロイするための,オープンソースのADAPTマルチミッションペイロードを開発した。 本研究では,河川氷の状態を監視し,破滅的な洪水現象をタイムリーに予測するための,リアルタイム・飛行中の氷分断の例を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T14:51:19Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• JUWELS Booster -- A Supercomputer for Large-Scale AI Research [79.02246047353273]
  本稿では、最近J'ulich Supercomputing Centerに委託された高性能コンピューティングシステムであるJUWELS Boosterを紹介する。 システムアーキテクチャ、並列性、分散モデルトレーニング、その優れたパフォーマンスを示すベンチマークについて詳述する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T21:37:02Z)
• Towards Deep Learning Assisted Autonomous UAVs for Manipulation Tasks in GPS-Denied Environments [10.02675366919811]
  本稿では,屋外およびgps環境に大規模な3d構造物を組み立てる作業に主に焦点をあてる。 我々のフレームワークは、個々のモジュールのパフォーマンス解析を報告するために、指定されたUAV上にデプロイされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-16T09:20:46Z)
• An Efficient UAV-based Artificial Intelligence Framework for Real-Time Visual Tasks [33.489573797811474]
  アドホックなビジュアルベースのAIアプリケーションを容易に統合できるように、マルチレイヤAI(MLAI)フレームワークを導入します。 特徴とその利点を示すために,オブジェクト検出,目標追跡,ターゲットハンドオーバのための,現代の視覚的深層学習モデルを実装し,評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T18:53:12Z)
• Artificial Intelligence Aided Next-Generation Networks Relying on UAVs [140.42435857856455]
  動的環境において,人工知能(AI)による無人航空機(UAV)による次世代ネットワーク支援が提案されている。 AI対応のUAV支援無線ネットワーク(UAWN)では、複数のUAVが航空基地局として使用され、ダイナミックな環境に迅速に適応することができる。 AIフレームワークの利点として、従来のUAWNのいくつかの課題が回避され、ネットワークパフォーマンスが向上し、信頼性が向上し、アジャイル適応性が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T15:10:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。