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救援队在10月飓风“迈克尔”遗留下来的破坏中降落，疯狂地追寻幸存者。但是一周后，仍然有1000多人被占，使家庭等待和希翼。

现在，无人机在自然灾害响应中的协助充其量只是简单的许多障碍。但是，由普渡大学教授领导的新研究正在致力于利用人工智能和学习算法来创建一个平台，该平台同意 多架无人机根据任务因素的变化进行通信和适应。

航空和航天学教授Shaoshuai Mou和Dan DeLaurentis领导了这项研究，该研究获得了Northrop Grumman Corp.的为期三年的资助，这是学习机联盟的真正应用。

“对于该系统，我们专注于车辆的多代理网络，该网络是多种多样的并且可以相互协调，” Mou说。“这种地方协调将使他们能够团结一致地完成搜索和救援等复杂任务。”

“在这一领域存在挑战。环境可能是动态的，例如随着天气的变化。无人机必须具有适应性，并且必须能够实时感知环境并进行在线自主决策。”

Mou说，分布式操纵，人机混合自主权，终身学习和人工智能将成为拟议研究的关键推动力。

在这项研究中，人工智能和机器学习技术将以多种方式辅助系统，例如对象识别和人机通信，并随着时间的推移提高系统性能。特殊是在AI辅助下的系统将同意 人类指挥官输入任务参数，并让无人机以自然语言提供反馈甚至建议。

穆说：“对于复杂的情况，我们仍然需要让人类参与其中，并尝试实现由机器和人类组成的混合自治。”

在任务场景中，基于地面的强大处理车辆将与可覆盖广阔区域的空中，地面或水上无人机进行通信。

牟说：“利用混合动力汽车的组合应该是解决许多复杂问题的关键。”

Mou和DeLaurentis由伊利诺伊州芝加哥大学和马萨诸塞州大学阿默斯特分校的教职员工共同参与了该项目。