[美國《航空周刊與空間技術(shù)》雜志2014年6月30日]受活的生物大腦啟發(fā)而產(chǎn)生的技術(shù)可以提供一種低成本的解決方案，用于解決無人機現(xiàn)存在的問題——碰撞的風險。同樣的技術(shù)可為具備更強自主性、傳感和導航技能的新一代無人機開辟道路。
研究人員長久以來就對即使是最小的昆蟲的飛行控制產(chǎn)生深刻印象。蒼蠅、蜻蜓和蜜蜂可以穿過障礙物叢生的空間，以閃電般的速度對潛在威脅產(chǎn)生反應(yīng)，其能力是 現(xiàn)有計算機難以匹敵的。生物神經(jīng)系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計算方面表現(xiàn)很差，但是對于復雜感覺的輸入?yún)s表現(xiàn)得很優(yōu)秀，并且僅僅需要使用很少的能量。
生物系統(tǒng)的優(yōu)良性能激起人們進行模擬自然架構(gòu)的人工大腦的研究，即神經(jīng)形態(tài)工程學。
位于加州托蘭斯（Torrance）市的物理光學公司（Physical Optics Corp.，POC）根據(jù)一份美國空軍的合同，正在開發(fā)“發(fā)現(xiàn)并回避昆蟲眼/神經(jīng)形態(tài)”（SAVIEN）傳感器系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合了兩個元素，兩個元素都是 從生物獲得的靈感。昆蟲具有復眼，與人眼相比，其分辨率低，但是視野廣闊。復眼非常適于探測“光流”（Optical Flow），即物體在視野中的運動。此前，有很多開發(fā)者將光流作為傳感技術(shù)應(yīng)用到無人系統(tǒng)中，但是POC的SAVIEN在處理使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出方面采用 了非常規(guī)手段。SAVIEN的神經(jīng)形態(tài)學“大腦”是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字化模擬，其足夠強大可以對以高速過來的物體進行探測并作出反應(yīng)。這種高效的、受生物啟發(fā) 的設(shè)計方案確保了尺寸、重量和功率需求足夠小，可以應(yīng)用在小型無人航空系統(tǒng)上。
同時，位于加州馬利布（Malibu）市的HRL實驗室，正在進行神經(jīng)形態(tài)學系統(tǒng)的研究，以改進用于情報搜集平臺的小型無人機。該實驗室為通用汽車和波音 聯(lián)合控股。NEOVUS（景象的神經(jīng)形態(tài)理解，Neuromorphic Understanding of Scenes）系統(tǒng)從一個5兆像素的攝像頭以每秒30幀的速率獲取輸入并分兩個步驟進行數(shù)據(jù)處理。第一步是是從景象中提取感興趣的物體，并將其傳到送到第 二步，第二步進行分類和識別。
NEOVUS可以探測場景中移動和靜止的人類和車輛，甚至能夠分別出卡車和轎車。該技術(shù)可能為無人機帶來巨大的效益。例如，人類操縱員可以不用查看所有時刻的圖像，而在當車輛出現(xiàn)在道路上時候聽到警報后再去查看，這就減少所需的帶寬。
開發(fā)者稱NEOVUS所需功率少于常規(guī)計算機視覺算法的千分之一，因而相應(yīng)地其處理系統(tǒng)非常小。HRL已經(jīng)在航空環(huán)境公司的RQ-11無人機上進行了神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的試飛，表明其考慮進入小型無人機市場。
SAVIEN和NEOVUS都依靠在現(xiàn)有數(shù)字硬件上的生物神經(jīng)系統(tǒng)模擬。位于愛達荷州博伊西（Boise）市的生物啟示技術(shù)（Boi-Inspired Technologies）公司正在采用一種更具挑戰(zhàn)性的方法，研制一種真正的生物形態(tài)學硬件。其工作部分由美國空軍資助，采用的是一種新型的組件，名為 記憶電阻（memristor），意即帶有記憶的電阻。
生物啟示技術(shù)公司CEO泰瑞 加弗榮（Terry Gafron）介紹說：“記憶電阻的一個吸引人的方面，以及我們在正在進行投資研發(fā)的，是其行為與生物突觸不可思議地相似。”
與大腦中的突觸一樣，記憶電阻響應(yīng)通過其中的脈沖，形成了學習系統(tǒng)的基礎(chǔ)。生物啟示技術(shù)公司正在為美國空軍實驗室（AFRL）研制一種基于記憶電阻的處理 器。該公司還將于今年夏天推出商用的生物核心記憶電阻實驗者/演示板；貝塔版的“記憶電阻”處理器芯片將在2015年年底發(fā)布。
相比于一般芯片中數(shù)百萬個半導體晶體管，神經(jīng)形態(tài)學硬件可能只需要少量的元件。加弗榮指出，蒼蠅的復雜的飛行僅需要小一百個神經(jīng)元。安裝了生物形態(tài)學系統(tǒng)的微型無人機可以獨立應(yīng)對具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境，例如搜尋遭遇地震倒塌的大樓內(nèi)部。
加弗榮稱：“用戶的干預將不再需要，因為其自適應(yīng)系統(tǒng)將會學習倒塌大樓里的路徑。更棒的是，隨著經(jīng)驗的積累，微型無人機將會做得越來越好。”
在加弗榮預見的未來中，無人機將不斷具備提高飛行技巧。未來生物形態(tài)學芯片將會更加強大，并且隨著飛行經(jīng)驗的獲取會變得越來越好。可能有一天，人類飛行員僅在有安全性風險的時候才出現(xiàn)。（中國航空工業(yè)發(fā)展研究中心 孫友師）
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