Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy

Recommended Posts

Algorytmy sztucznej inteligencji znacznie lepiej niż ludzie przewidują, którzy ze skazanych popełnią w przyszłości przestępstwo. Przeprowadzone właśnie badania pokazują, że programy takie jak COMPAS mogą być niezwykle przydatnym narzędziem dla sędziów i innych pracowników systemu sprawiedliwości i więziennictwa.

Co prawda ludzie w warunkach testowych również radzą sobie z tym zadaniem dobrze i gdy znają kilka podstawowych zmiennych, to nawet osoba bez odpowiedniego przygotowania jest w stanie, w kontrolowanym środowisku, dorównać złożonym narzędziom oceny ryzyka, mówią naukowcy z Uniwersytetu Stanforda i Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley.

Jednak zupełnie inaczej ma się sprawa z rzeczywistymi wydarzeniami i problemami, z którymi mierzy się wymiar sprawiedliwości. Tutaj zmiennych jest olbrzymia liczba. A przeprowadzone właśnie badania wykazały, że algorytmy potrafią nawet z 90-procentową trafnością przewidzieć, który z podsądnych zostanie w przyszłości zatrzymany za inne przestępstwo. Ludzie potrafią to ocenić ze znacznie niższą, bo zaledwie 60-procentową trafnością.

Ocena ryzyka od dawna jest częścią procesu podejmowania decyzji w sądownictwie kryminalnym. Ostatnio toczą się dyskusje na temat wykorzystywania narzędzi opierających się na algorytmach komputerowych. Nasze badania wykazały, że w sytuacji rzeczywistych przypadków karnych algorytmy sztucznej inteligencji dokonują często lepszej oceny ryzyka niż ludzie. Wyniki te są zgodne z wieloma innymi badaniami porównującymi wyniki uzyskiwane przez narzędzia statystyczne z wynikami uzyskiwanymi przez ludzi, mówi Jennifer Skeem, psycholog specjalizującą się w przestępczości kryminalnej.

Sprawdzone narzędzia do oceny ryzyka mogą pomóc sędziom i innym pracownikom wymiaru sprawiedliwości w podejmowaniu lepszych decyzji. Na przykład narzędzia te mogą sędziemu wskazać, który ze skazanych stwarza niewielkie ryzyko i w związku z tym można go przedterminowo zwolnić z więzienia. Oczywiście, podobnie jak inne narzędzia, także i te do oceny ryzyka, muszą zostać połączone z rozsądną polityką oraz muszą być nadzorowane przez człowieka, dodaje Sharad Goel z Uniwersytetu Stanforda, statystyk specjalizujący się w dziedzinie nauk społecznych.

Lepsze narzędzia do oceny ryzyka są niezwykle potrzebne, szczególnie w USA. Stany Zjednoczone mają bowiem największy na świecie odsetek liczby uwięziony i największą na świecie liczbę osób w więzieniach. Od lat toczy się tam dyskusja na temat zmiany tego stanu rzeczy, ale trzeba zrównoważyć to z potrzebą zapewnienia bezpieczeństwa. Ocena, którego z więźniów można bez ryzyka wypuścić, jest więc niezwykle istotna.

Narzędzia do oceny ryzyka są w USA bardzo szeroko rozpowszechnione w medycynie, bankowości czy szkolnictwie wyższym. Od dawna też używane są w miarze sprawiedliwości. Jednak w 2018 roku Dartmouth College przeprowadzono badania, w których poddano w wątpliwość skuteczność takich narzędzi. Wynikało z nich bowiem, że i ludzie i algorytmy równie dobrze (z 66% trafnością) oceniają ryzyko. Badania były szeroko komentowane i wiele osób stwierdziło, że w takiej sytuacji nie powinno się używać algorytmów.

Autorzy najnowszych badań powtórzyli badania przeprowadzone przez Dartmouth i stwierdzili, że posługiwano się podczas nich ograniczonym zestawem danych. Wzięto bowiem pod uwagę jedynie płeć oskarżonych, ich wiek, przestępstwo z które zostali ostatnio skazani oraz całą ich wcześniejszą kartotekę policyjną. Tymczasem sędziowie mają do dyspozycji znacznie więcej informacji. Korzystają z dokumentów ze śledztwa, opinii adwokatów, zeznań ofiar, na ich ocenę wpływa zachowanie i sposób bycia sprawców oraz ofiar. To często są informacje nie mające wpływu na ryzyko recydywy, są niespójne, z łatwością mogą powodować błędną ocenę, wyjaśniają autorzy najnowszych badań.

Dlatego też rozszerzyli zestaw danych, którymi posługiwali się badacze z Dartmouth. Do wykorzystanych przez nich czynników, dodali 10 nowych, takich jak informacje o zatrudnieniu, zażywaniu używek czy zdrowiu psychicznym. Zmieniono też metodologię. Po każdym z eksperymentów nie mówiono ludziom, których wyniki porównywano z maszyną, czy dokonali dobrej oceny. Sędziowie nie mają przecież informacji o tym, czy osoba, której skrócili karę, popełni w przyszłości przestępstwo.

Wyniki pokazały, że w takiej sytuacji, gdy zasady eksperymentu bardziej odpowiadają rzeczywistości, ludzie wypadają znacznie gorzej niż algorytm COMPAS. Takie narzędzia mogą być więc przydatnym uzupełnieniem pracy sędziów, kuratorów, lekarzy i innych osób, które mają wpływ na decyzję o wcześniejszym zwolnieniu przestępcy.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites

Psycho Pass coraz bliżej ;P 

21 godzin temu, KopalniaWiedzy.pl napisał:

To często są informacje nie mające wpływu na ryzyko recydywy, są niespójne, z łatwością mogą powodować błędną ocenę, wyjaśniają autorzy najnowszych badań.

Należy również wspomnieć że na tą "ocenę" wpływa np. to czy dany sędzia jest przed czy po obiedzie także tego... 

Share this post


Link to post
Share on other sites

W Chinach mieli pilotażowy program antykorupcyjnego AI, które sprawdzało działania 1% populacji urzędników i sprawowało się podobno bardzo dobrze. Nie ma jednak woli, aby zrobić roll out na cały kraj ;) Za to prężnie testują AI, które kontroluje społeczeństwo.

https://www.scmp.com/news/china/science/article/2184857/chinas-corruption-busting-ai-system-zero-trust-being-turned-being

Share this post


Link to post
Share on other sites
5 minut temu, cyjanobakteria napisał:

sprawowało się podobno bardzo dobrze

Źle to ująłeś - „sprawowało się za dobrze”. ;)

Share this post


Link to post
Share on other sites

O to mi chodziło, ale chciałem uniknąć dramatyzmu :)

AI, GFW, Great Firewall of China, które im cenzuruje internet jest bardzo skuteczne. Daje się omijać chwilowo, ale szybko się uczy, więc na pewno potrafią stworzyć bardzo dobry system kontroli rządzących.

Z jednej strony rozumiem zwłokę i obawy, bo system wymaga dostępu do szerokich baz danych, dosłownie wszystkiego. Urzędnicy nie mieliby żadnej prywatności. Z drugiej strony opór rządzących wynika z tego, że Chiny to dość skorumpowany kraj, tylko trochę lepszy od Rosji.

https://www.transparency.org/cpi2018

Share this post


Link to post
Share on other sites

Zawsze bardzo zastanawiało mnie to dlaczego w USA jest tylu skazanych w więzieniach. Stany jako jedyny kraj na świecie w ONZ przetrzymuje też dzieci w więzieniu już od 10 roku życia. To kraj chyba największej hipokryzji. Skupiamy się na Chinach i Rosji a według niektórych naukowców to USA są krajem trzeciego świata. Może to jest tak, że zbyt dużo tam wolności, takiej jaką otrzymuje rozpieszczony dzieciak z bogatego domu. Amerykańskie róbta co chceta powoduje że drą surowce z ziemi gdzie chcą, jadą z wojskiem gdzie chcą, ale nie potrafią zapanować nad swoim krajem.

Share this post


Link to post
Share on other sites
W dniu 24.02.2020 o 07:30, Rowerowiec napisał:

 Może to jest tak, że zbyt dużo tam wolności, takiej jaką otrzymuje rozpieszczony dzieciak z bogatego domu. Amerykańskie róbta co chceta powoduje że drą surowce z ziemi gdzie chcą, jadą z wojskiem gdzie chcą, ale nie potrafią zapanować nad swoim krajem.

Może rzeczywiście coś w tym jest. ;-)

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Sztuczna inteligencja w zastosowaniach wojskowych kojarzy się z autonomicznymi systemami broni czy androidami jak Terminator. Jednak amerykańscy eksperci twierdzą, że rzeczywistość będzie mniej spektakularna, a potęga militarnej SI nie będzie opierała się na zabójczych robotach.
      Pułkownik Brad Boyd, szef Joint Warfighting Operations w Joint Artificial Intelligence Center (JAIC) amerykańskiego Departamentu Obrony mówi, że znacznie ważniejsze od budowy najlepszej broni autonomicznej jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do gromadzenia, analizowanie oraz przesyłania danych oraz ich wykorzystania podczas treningu nowych bądź udoskonalania starych systemów.
      Najbardziej intensywnie pracujemy nad infrastrukturą, bo to ona zdecyduje, kto za 20 lat wygra wojnę, powiedział Boyd podczas konferencji prasowej. I nie chodzi tu o to, kto będzie miał najlepsze algorytmy, one za 20 lat i tak będą przestarzałe. Chodzi o to, kto będzie dysponował najlepszą infrastrukturą bo z niej wciąż będziemy korzystali za 50 lat.
      W ubiegłym miesiącu JAIC przyznało firmie Deloitte Consulting kontrakt o wartości do 106 milionów dolarów. Za te pieniądze w ciągu czterech lat ma powstać specjalna platforma dla chmur obliczeniowych – Joint Common Foundation (JCF) – zaprojektowana pod kątem potrzeb Pentagonu. Zadaniem Deloitte Consulting jest znalezienie odpowiednich kontrahentów, którzy wykonają poszczególne elementy JCF.
      JCF będzie działała jak scentralizowany hub zawierający dane i narzędzia, dzięki którym kontrahenci Pentagonu będą tworzyli i testowali produkty na potrzeby amerykańskich sił zbrojnych. Zbudowana z myślą o współpracy z przemysłem platforma ma być pomyślana tak, by była możliwa jej integracja z innymi elementami, takimi jak np. chmura JEDI, którą kosztem 10 miliardów USD ma dla Pentagonu stworzyć Microsoft.
      Umieszczenie wszystkich danych i narzędzi w jednym wspólnym repozytorium, jakim ma być JCF, ułatwi tworzenie i testowanie nowych algorytmów. SI ma kolosalny apetyt na dane. Właściwie nie ma momentu, w którym można powiedzieć, że algorytm SI został ukończony. On jest ciągle udoskonalany i testowany, mówi Nand Mulchandani, p.o. dyrektora JAIC. Również wdrożenie algorytmu nie jest łatwe, gdyż jego wydajność i możliwości mogą zależeć od lokalizacji geograficznej, w której jest wdrażany. Nie możesz wdrożyć algorytmu w jednej części świata i oczekiwać, że będzie działał w innej części. Trzeba mu zapewnić dostęp do lokalnych danych, by przystosować się do specyficznej lokalizacji czy zadań. Mulchandani nazywa ten proces cyklem ponownego treningu i stwierdza to coś, w czym musimy być naprawdę dobrzy.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Jeden z najlepszych amerykańskich pilotów myśliwców przegrał 5:0 w serii symulowanych walk powietrznych ze sztuczną inteligencją. O pilocie, który zmierzył się z SI wiemy tylko, że jego znak wywoławczy to „Banger” i ukończył on kurs instruktorski obsługi broni pokładowej, do którego dopuszczani są wyłącznie najlepsi piloci. Jego pogromca, SI autorstwa niewielkiej firmy Heron Systems, pokonał wcześniej kilka innych systemów sztucznej inteligencji.
      Symulowane walki odbywały sie w ramach prowadzonego przez DARPA (Agencja Badawcza Zaawansowanych Systemów Obronnych) programu AlphaDogfight Trials. Program składał się z czterech etapów. W pierwszym z nich osiem algorytmów SI kontrolujących myśliwiec F-16 zmierzyło się z pięcioma algorytmami stworzonymi przez naukowców z Applied Physics Laboratory na Uniwersytecie Johnsa Hopkinsa. W drugim etapie osiem wspomnianych algorytmów – autorstwa Aurora Flight Sciences, EpiSys Science, Georgia Tech Research Institute, Heron Systems, Lockheed Martin, Perspecta Labs, PhysicsAI i SoarTech – starło się każdy z każdym. Na tej podstawie wyłoniono cztery najlepsze algorytmy, które zmierzyły się o prawo do walki z ludzkim przeciwnikiem. W półfinale algorytm Heron Systems pokonał sztuczną inteligencję twórcy F-16, firmy Lockheed Martin.
      Tym samym SI Heron System zakwalifikował się do walki z jednym z czołowych pilotów US Air Force. Rozegrano 5 symulowanych pojedynków. Łącznie trwały one nie dłużej niż 2 minuty. Człowiek przegrał wszystkie.
      W czasie pojedynków pilot miał hełm, który dawał mu taki sam widok, jak podczas prawdziwej walki. Symulowano samoloty poruszające się z prędkością ponad 800 km/h i przeciążenia dochodzące do 9G. Każdy z wirtualnych samolotów był uzbrojony w laser, który symulował broń pokładową.
      Chociaż SI odniosła miażdżące zwycięstwo, eksperci mówią, że niekoniecznie stałoby się tak w rzeczywistej walce. Warunki eksperymentu były bowiem ściśle kontrolowane. Pułkownik Daniel Javorsek, który nadzoruje w DARPA projekt rozwojów SI pilotujących samoloty stwierdził: My piloci, nigdy nie wierzymy do końca samym symulacjom i modelom komputerowym.
      Jednym z celów prowadzenia tego typu badań jest rozwój systemów sztucznej inteligencji, które będą wspomagały pilotów w walce. Program komputerowy potrafi bowiem znacznie szybciej niż człowiek zareagować na manewry przeciwnika. Systemy SI mogą też zwiększyć możliwości wojskowych dronów, które wciąż wymagają zdalnego pilotażu.
      Jak zauważyli specjaliści, jednym z elementów, który zapewnił SI Heron Systems zwycięstwo, była umiejętność lepszego celowania podczas szybko odbywającego się pojedynku. Jednak nie tylko. Jak przyznał „Banger” system był trudnym przeciwnikiem. Standardowe manewry, jakie wykorzystują piloci myśliwców, nie działały. Pilot zauważył, że SI potrafiła znacznie łatwiej usiąść mu na ogonie, niż jest to w stanie wykonać ludzki przeciwnik.
      Przed czterema laty sensacją było doniesienie, że algorytm sztucznej inteligencji pokonał doświadczonego pilota i wykładowcę taktyki walki myśliwców, pułkownika Lee.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Fizycy z Chin zaprezentowali wersję gry go opierającą się na mechanice kwantowej. W swojej symulacji naukowcy wykorzystali splątane fotony do ustawiania kamieni na planszy, zwiększając w ten sposób trudność gry. Ich technologia może posłużyć jako pole testowe dla sztucznej inteligencji.
      Wielkim wydarzeniem końca XX wieku było pokonanie arcymistrza szachowego Garry'ego Kasparowa przez superkomputer Deep Blue. Jednak go stanowiło znacznie trudniejsze wyzwanie. Ta gra o bardzo prostych zasadach posiada bowiem więcej kombinacji niż szachy. Jednak 20 lat później, w 2016 roku dowiedzieliśmy się, że SI pokonała mistrza go.
      Jednak szachy i go to gry o tyle łatwe dla komputerów, że na bieżąco znany jest stan rozgrywki. Nie ma tutaj ukrytych elementów. Wiemy co znajduje się na planszy i co znajduje się poza nią. Zupełnie inne wyzwanie stanowią takie gry jak np. poker czy mahjong, gdzie dochodzi element losowy, nieznajomość aktualnego stanu rozgrywki – nie wiemy bowiem, co przeciwnik ma w ręku – czy też w końcu blef. Także i tutaj maszyny radzą sobie lepiej. Przed rokiem informowaliśmy, że sztuczna inteligencja wygrała w wieloosobowym pokerze.
      Xian-Min Jin z Szanghajskiego Uniwersytetu Jiao Tong i jego koledzy postanowili dodać element niepewności do go. Wprowadzili więc doń mechanikę kwantową. „Kwantowe go” zostało po raz pierwszy zaproponowane w 2016 roku przez fizyka Andre Ranchina do celów edukacyjnych. Chińczycy wykorzystali tę propozycję do stworzenia systemu, który ma podnosić poprzeczkę sztucznej inteligencji wyspecjalizowanej w grach.
      W standardowej wersji go mamy planszę z 19 liniami poziomymi i 19 pionowymi. Na przecięciach linii gracze na przemian układają swoje kamienie, starając się ograniczyć nimi jak największy obszar planszy. W kwantowej wersji go ustawiana jest natomiast para splątanych kamieni. Oba kamienie pozostają na planszy dopóty, dopóki nie zetkną się z kamieniem z sąsiadującego pola. Wówczas dochodzi do „pomiaru”, superpozycja kamieni zostaje zniszczona i na planszy pozostaje tylko jeden kamień, a nie splątana para.
      W go gracz może zbić kamienie przeciwnika wówczas, gdy ustawi swoje kamienie na wszystkich sąsiadujących z przeciwnikiem polach. Jednak by do takiej sytuacji doszło w „kwantowym go” wszystkie otoczone kamienie przeciwnika muszą być kamieniami klasycznymi, żaden z nich nie może pozostawać w superpozycji z innym kamieniem na planszy. Jednak gracze nie wiedzą, który z kamieni w jakim stanie się znajduje, dopóki nie dokonają pomiaru.
      Jin i jego koledzy wyjaśniają, że ich symulacja pozwala na dostrojenie procesu pomiaru poprzez manipulacje splątaniem. Jeśli kamienie w danej parze są splątane w sposób maksymalny, to wynik pomiaru będzie całkowicie przypadkowy, nie potrafimy przewidzieć, który z kamieni po pomiarze pozostanie na planszy. Jeśli jednak splątanie będzie mniej doskonałe, jeden z kamieni będzie miał większą szansę na pozostanie na planszy. To prawdopodobieństwo będzie znane tylko temu graczowi, do którego kamień należy. Gra traci w tym momencie swoją całkowitą nieprzewidywalność, jednak pozostaje w niej duży element niedoskonałej informacji.
      Chińczycy przekuli teorię na praktykę tworząc pary splątanych fotonów, które były wysyłane do rozdzielacza wiązki, a wynik takiego działania był mierzony za pomocą czterech wykrywaczy pojedynczych fotonów. Jeden zestaw wyników reprezentował „0” a inny „1”. W ten sposób oceniano prawdopodobieństwo zniknięcia jednej z części pary wirtualnych kamieni ustawianych na przypadkowo wybranych przecięciach linii przez internetowe boty.
      Poprzez ciągłe generowanie splątanych fotonów i przechowywaniu wyników pomiarów naukowcy zebrali w ciągu godziny około 100 milionów możliwych wyników zniknięcia stanu splątanego. Taka ilość danych pozwala na przeprowadzenie dowolnej rozgrywki w go. Uczeni, analizując rozkład zer i jedynek w czasie potwierdzili, że nie występuje znacząca korelacja pomiędzy następującymi po sobie danymi. Tym samym, dane są rzeczywiście rozłożone losowo.
      Jin mówi, że rzeczywista złożoność i poziom trudności kwantowego go pozostają kwestią otwartą. Jednak, zwiększając rozmiary wirtualnej planszy i włączając do tego splątanie, można – jego zdaniem – zwiększyć trudność samej gry do takiego stopnia, by dorównywała ona takim grom jak mahjong, gdzie większość informacji jest ukrytych. Dzięki temu kwantowe go może stać się obiecującą platformą do testowania nowych algorytmów sztucznej inteligencji.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Apple nie musi płacić irlandzkiej skarbówce 13 miliardów euro podatków. Taki wyrok wydał Sąd UE, który stwierdził, że Komisja Europejska, która w 2016 roku nakazała amerykańskiemu koncernowi zapłacenie wspomnianej kwoty, nie udowodniła, że doszło do naruszenia prawa. Od decyzji KE odwołał się zresztą nie tylko Apple, ale również rząd Irlandii.
      Sprawa nie dotyczyła tego, ile mamy zapłacić, ale czy w ogóle musimy płacić, oświadczyli przedstawiciele Apple'a po korzystnym dla siebie wyroku. Jesteśmy dumni z faktu, że jesteśmy drugim największym płatnikiem podatków na świecie. Wiemy, jak ważną funkcję społeczną spełniają podatki, dodali.
      Rząd Irlandii oświadczył, że zawsze było jasne, iż Apple nie był specjalnie traktowany przez irlandzką skarbówkę. Firma została obciążona prawidłową wysokością podatków, zgodną z irlandzkim prawem podatkowym, stwierdził Dublin. Przedstawiciele Komisji Europejskie poinformowali, że po zapoznaniu się z uzasadnieniem wyroku zdecydują o podjęciu dalszych kroków. Pozostało im jeszcze odwołanie się do Europejskiego Trybunału Sprawiedliwości.
      Cała sprawa rozpoczęła się, gdy Komisja Europejska stwierdziła, iż Irlandia pozwoliła Apple'owi na transfer niemal całych zysków z terenu UE i uniknięcie dzięki temu płacenia podatków. KE uznała to za nielegalną pomoc udzieloną koncernowi. Irlandia, w której obowiązują jedne z najniższych podatków korporacyjnych w Europie, jest bazą dla działalności Apple'a na terenie Europy, Afryki i Bliskiego Wschodu.
      Teraz Sąd UE, druga najwyższa instancja sądownicza Unii, stwierdził, że brak jest dowodów, by Apple miało jakiekolwiek preferencje podatkowe.
      Takie orzeczenie to zła wiadomość dla tych, którzy walczą z transferami zysków przez wielkie korporacje. Europejska komisarz ds. konkurencyjności, Margrethe Vestager, w znacznej mierze skupia się na walce z  transferami zysków, twierdząc, że jest to działanie sprzeczne z zasadą konkurencyjności. Obecne orzeczenie sądowe to jej kolejna porażka. W ubiegłym roku sąd orzekł, że Starbucks nie musi płacić 30 milionów euro rzekomo zaległych podatków w Holandii. Wkrótce zapadną też wyroki ws. podatkowych Ikei i Nike'a.
      Zwycięstwo Apple'a pokazuje, że europejskie sądy nie są skłonne uznawać korzystnych przepisów podatkowych za niedozwoloną pomoc, nawet jeśli przepisy te mają na celu przyciągnięcie zagranicznych inwestycji, o ile są one stosowane konsekwentnie wobec wszystkich. To bardzo dobra wiadomość dla innych korporacji ponadnarodowych, które blisko przyglądały się tej sprawie, mówi Jason Collins, specjalista ds. prawa podatkowego z firmy Pinsent Masons.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wielki sukces inżynierów z Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy. Pierwszego lipca zespół Koła Naukowego Sonda - dr inż. Damian Ledziński, mgr inż. Sandra Śmigiel, mgr inż. Gracjan Kątek, mgr inż. Karol Hartwig i inż. Marta Gackowska - jako pierwszy w Polsce dokonał zdalnego lotu dronem online z niewyobrażalnej, jak do tej pory, odległości 333 km. Wydarzenie miało miejsce podczas tegorocznego konkursu DRONIADA GZM2020 w Katowicach.
      Dzięki wykorzystaniu chmury obliczeniowej i autorskiemu rozwiązaniu problemu, całość lotu drona była bezpośrednio sterowana i kontrolowana zza biurka znajdującego się w budynku kampusu UTP w bydgoskim Fordonie. W Katowicach dron został uruchomiony przez Dariusza Werschnera, prezesa Polskiej Izby Systemów Bezzałogowych, po czym bydgoscy naukowcy przejęli nad nim kontrolę i wykonali trzykrotnie pełną misję nad lotniskiem. Maszynę kontrolował algorytm. Zastosowane rozwiązanie umożliwia lot dronem każdego typu opartym o kontroler lotu PIXHAWK.
      Ta innowacyjna technologia tworzona jest przez zespół naukowców z Wydziału Inżynierii Mechanicznej i Wydziału Telekomunikacji, Informatyki i Elektrotechniki Uniwersytetu Technologiczno-Przyrodniczego w Bydgoszczy.

      « powrót do artykułu
  • Recently Browsing   0 members

    No registered users viewing this page.

×
×
  • Create New...