I veicoli aerei senza equipaggio (UAV) hanno ricevuto un’attenzione significativa negli ultimi anni in molti settori come quello militare, agricolo, edile e di gestione delle catastrofi. Queste macchine versatili offrono accesso remoto ad aree difficili da raggiungere o pericolose e eccellenti capacità di sorveglianza. Nello specifico, possono essere immensamente utili nella ricerca delle vittime tra le case crollate e tra le macerie, a seguito di disastri naturali come i terremoti. Ciò può portare all’individuazione precoce delle vittime, consentendo una risposta rapida.
La ricerca esistente a questo proposito si è concentrata principalmente sugli UAV dotati di telecamere che si basano sulle immagini per cercare le vittime e valutare la situazione. Tuttavia, fare affidamento solo sulle informazioni visive può essere insufficiente, soprattutto quando le vittime sono intrappolate sotto le macerie o in aree che rientrano nei punti ciechi delle telecamere. Riconoscendo questa limitazione, alcuni studi si sono concentrati sull’uso del suono per rilevare gli individui intrappolati. Tuttavia, poiché per volare un UAV utilizza eliche a rotazione rapida, montate sul drone stesso, il loro rumore può soffocare i suoni umani più lontani, rappresentando una sfida significativa. È quindi necessario eliminare il rumore delle eliche e isolare il rumore delle vittime intrappolate per un rilevamento efficace.
Sebbene alcuni studi abbiano tentato di risolvere questo problema utilizzando più microfoni per isolare la fonte del suono delle vittime dalle eliche insieme al riconoscimento vocale, il suono elaborato può rendere difficile per l’operatore riconoscere accuratamente i suoni della vittima. Inoltre, tali software utilizzano parole predeterminate per isolare i suoni umani, mentre il suono emesso dalle vittime può variare a seconda della situazione.
Per affrontare questi problemi, il professor Chinthaka Premachandra e il signor Yugo Kinasada del Dipartimento di ingegneria elettronica presso la Scuola di ingegneria dello Shibaura Institute of Technology, in Giappone, hanno sviluppato un nuovo sistema di soppressione del rumore basato sull’intelligenza artificiale (AI). Il professor Premachandra spiega: “Sopprimere il rumore dell’elica dell’UAV dalla miscela sonora migliorando al tempo stesso l’udibilità delle voci umane rappresenta un formidabile problema di ricerca. L’intensità variabile del rumore dell’UAV, che fluttua in modo imprevedibile con diversi movimenti di volo, complica lo sviluppo di un filtro di elaborazione del segnale in grado di di rimuovere efficacemente il suono dell’UAV dalla miscela. Il nostro sistema utilizza l’intelligenza artificiale per riconoscere efficacemente il suono dell’elica e risolvere questi problemi.” Le specifiche del loro sistema innovativo sono state delineate in uno studio, reso disponibile online il 1° dicembre 2023 e pubblicato nel volume 17, numero 1 della rivista IEEE Transactions on Services Computing nel gennaio 2024.
Al centro di questo nuovo sistema c’è un modello di intelligenza artificiale avanzato, noto come Generative Adversarial Networks (GAN), in grado di apprendere con precisione vari tipi di dati. È stato utilizzato per apprendere i vari tipi di dati sonori dell’elica UAV. Questo modello appreso viene quindi utilizzato per generare un suono simile a quello delle eliche degli UAV, chiamato suono pseudo-UAV. Questo suono pseudo-UAV viene quindi sottratto dal suono effettivo catturato dai microfoni di bordo dell’UAV, consentendo all’operatore di ascoltare chiaramente e quindi riconoscere i suoni umani. Questa tecnica presenta numerosi vantaggi rispetto ai tradizionali sistemi di soppressione del rumore, inclusa la capacità di sopprimere efficacemente il rumore degli UAV all’interno di una gamma di frequenze ristretta con buona precisione. È importante sottolineare che può adattarsi al rumore fluttuante dell’UAV in tempo reale. Questi vantaggi possono aumentare significativamente l’utilità degli UAV nelle missioni di ricerca e salvataggio.
I ricercatori hanno testato il sistema su un vero UAV con una miscela di UAV e suoni umani. I test hanno rivelato che mentre questo sistema poteva eliminare efficacemente il rumore dell’UAV e amplificare i suoni umani, c’era ancora del rumore residuo nell’audio risultante. Fortunatamente, le prestazioni attuali sono adeguate per una proposta di questo sistema per il rilevamento umano nei luoghi reali del disastro. Inoltre, i ricercatori stanno attualmente lavorando per migliorare ulteriormente il sistema e affrontare i pochi problemi rimanenti.
Nel complesso, questa ricerca innovativa ha un grande potenziale per l’uso degli UAV nella gestione dei disastri. “Questo approccio non solo promette di migliorare le strategie di rilevamento umano post-disastro, ma migliora anche la nostra capacità di amplificare i componenti sonori necessari se mescolati con quelli non necessari”, ha affermato il professor Premachandra, sottolineando l’importanza dello studio. “I nostri sforzi in corso contribuiranno a migliorare ulteriormente l’efficacia degli UAV nella risposta ai disastri e contribuiranno a salvare più vite umane.”
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