Absolwent AGH rewolucjonizuje lotnictwo. Czym steruje sieć neuronowa?

2025-11-20 17:02

Jan Kostecki, niedawny absolwent krakowskiej Akademii Górniczo-Hutniczej, dokonał przełomu, konstruując model samolotu sterowany innowacyjną siecią neuronową. Maszyna ta uczy się latać, bacznie obserwując ruchy i decyzje prawdziwego pilota. To otwiera nowe perspektywy dla autonomicznego lotnictwa i zastosowań AI w bezzałogowych statkach powietrznych.

Biały model samolotu z dwoma silnikami umieszczony jest na gładkiej, szarej powierzchni, skierowany lekko w prawo i do przodu. Samolot ma okna wzdłuż kadłuba oraz kokpit z ciemnymi szybami. W tle, rozmyte i niewyraźne, widoczne są splątane, cienkie kable lub przewody, tworzące nieregularne wzory. Oświetlenie pada z lewej górnej części kadru, tworząc subtelne cienie pod samolotem i uwydatniając fakturę powierzchni w tle.

i

Autor: Redakcja Publicystyczna AI/ Wygenerowane przez AI Biały model samolotu z dwoma silnikami umieszczony jest na gładkiej, szarej powierzchni, skierowany lekko w prawo i do przodu. Samolot ma okna wzdłuż kadłuba oraz kokpit z ciemnymi szybami. W tle, rozmyte i niewyraźne, widoczne są splątane, cienkie kable lub przewody, tworzące nieregularne wzory. Oświetlenie pada z lewej górnej części kadru, tworząc subtelne cienie pod samolotem i uwydatniając fakturę powierzchni w tle.

Innowacyjny model samolotu z AGH

Jan Kostecki, absolwent Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie, jest twórcą zaawansowanego modelu samolotu kompozytowego. Maszyna została zbudowana od podstaw, a w pracach konstrukcyjnych Kosteckiemu pomagali studenci z koła naukowego AGH Solar Plane. Projekt ten stanowi znaczące osiągnięcie w dziedzinie lotnictwa bezzałogowego i sztucznej inteligencji. Ukazuje potencjał polskich inżynierów w rozwoju nowoczesnych technologii. To innowacyjne rozwiązanie ma szansę na szerokie zastosowanie.

Charakterystyczną cechą modelu są skrzydła wyposażone w instalację fotowoltaiczną. Pozwala ona na znaczne wydłużenie czasu lotu maszyny. Głównym elementem sterującym jest sieć neuronowa, pełniąca funkcję zaawansowanego algorytmu. Ta innowacyjna technologia umożliwia samolotowi autonomiczne uczenie się i wykonywanie skomplikowanych zadań. Jest to klucz do jego zaawansowanych możliwości.

Jak sieć neuronowa uczy się pilotażu?

Proces uczenia się sieci neuronowej był intensywny i trwał kilkaset godzin. Było to niezbędne do osiągnięcia wysokiej precyzji działania systemu. Początkowo, doświadczony pilot wykonywał kilkunastominutowe loty modelem. W tym czasie samolot zbierał szczegółowe dane telemetryczne dotyczące wszystkich parametrów lotu. Te informacje były kluczowe dla dalszego rozwoju algorytmu.

Następnie zebrane dane zostały skrupulatnie wykorzystane do trenowania sieci neuronowej. Jej zadaniem było przetworzenie tych informacji w taki sposób, aby algorytm mógł powtarzać zachowania i manewry wykonane wcześniej przez człowieka. Dzięki temu model samolotu stopniowo nabywał umiejętności autonomicznego pilotażu. System uczył się na podstawie obserwacji i analizy rzeczywistych działań. To pozwoliło na efektywne naśladowanie ludzkich umiejętności.

Wyzwania dla klasycznych kontrolerów

Opracowana technologia pozwala modelowi na wykonywanie bardzo trudnych manewrów w powietrzu. Często przekraczają one możliwości tradycyjnych systemów sterowania dostępnych na rynku. Algorytm z siecią neuronową potrafi radzić sobie w złożonych i nieprzewidywalnych sytuacjach. Jest to szczególnie ważne w przypadkach, gdzie klasyczne kontrolery są bezradne lub niewystarczające do utrzymania stabilności. To stanowi kluczową przewagę nowego rozwiązania stworzonego przez Kosteckiego.

Drony, jako bezzałogowe statki powietrzne, znajdują obecnie szerokie zastosowanie. Wykorzystywane są zarówno w celach hobbystycznych, jak i w sektorze militarnym czy przemyśle. Badania prowadzone przez Jana Kosteckiego przyczyniają się do dalszego udoskonalania tej technologii. Otwierają one nowe perspektywy dla rozwoju autonomicznych systemów lotniczych w przyszłości. Projekt z AGH pokazał, że możliwe jest efektywne przeniesienie zaawansowanych umiejętności człowieka na urządzenie mechaniczne, co ma globalne znaczenie.

Artykuł i zdjęcie wygenerowane przez sztuczną inteligencję (AI). Pamiętaj, że sztuczna inteligencja może popełniać błędy! Sprawdź ważne informacje. Jeżeli widzisz błąd, daj nam znać.