Comment fonctionne DIDO

Imagine you hear a phone ringing. What's the first thing you do? That probably depends on a lot of things, such as where you are, the time of day, what you're doing, who's with you, what the ring tone sounds like and whether it's actually your phone. If you're walking through a grocery store and you hear a phone ringing from several aisles away, you'll probably realize it's not your phone and just ignore it. If you're in your car, you might decide whether you can answer the phone based on the traffic or whether you have a hands-free device.

Cela fait beaucoup de variables juste pour décider de répondre au téléphone, et vous pourriez probablement penser à de nombreuses autres raisons pour lesquelles vous pourriez répondre ou ignorer un téléphone qui sonne. Nos cerveaux sont de puissants ordinateurs capables de traiter rapidement toutes ces conditions, de décider de la meilleure réponse et d'ordonner à notre corps d'agir. Tout au long de l'histoire de l'humanité, créer une machine capable de reproduire correctement ce processus dans chaque scénario a été presque inimaginable. Aujourd'hui, cependant, des technologies telles que les logiciels et le matériel DIDO contribuent à faire de ces machines une réalité.

Tout comme il n'y a pas de réponse correcte à un téléphone qui sonne, il n'y a pas de façon correcte de diriger un avion ou de bouger les jambes d'un robot. Cependant, il peut y avoir une meilleure réponse, compte tenu de toutes les conditions affectant le scénario. Dans le cas de l'avion, la façon dont un pilote se dirige vers la destination est affectée par l'altitude, la vitesse, la direction du vent, la vitesse de l'air et l'une des centaines d'autres variables à un moment donné. Les pilotes humains traitent et répondent à toutes ces informations.

Un ordinateur peut-il vraiment reproduire ce processus ? C'est là qu'intervient une technologie comme DIDO. DIDO est un logiciel programmé pour fonctionner sur la plate-forme de calcul scientifique MATLAB qui, à son tour, nécessite Microsoft Windows. Les ordinateurs peuvent utiliser DIDO pour traiter de grandes quantités de données en constante évolution en une meilleure réponse fiable. DIDO a été développé à la fin des années 1990 par Isaac "Mike" Ross, professeur à l'US Naval Postgraduate School. À l'époque, Ross et sa collègue Fariba Fahroo menaient des recherches sur la théorie et le calcul du contrôle optimal. Nous reviendrons plus tard sur la théorie du contrôle optimal.

Aujourd'hui, DIDO fait partie des solutions matérielles et logicielles commercialisées par Elissar Global. Cet article couvre les types de problèmes que DIDO aide à résoudre et certaines applications technologiques époustouflantes de la technologie de contrôle optimal DIDO. Commençons par voir comment les chercheurs de nombreux domaines utilisent DIDO.

1. Contrôle optimal pseudospectral
2. DIDO dans l'espace
3. Autres applications DIDO

Le terme pour le problème que DIDO résout est le contrôle optimal. En calcul, la théorie du contrôle optimal est une approche mathématique pour trouver la meilleure réponse mécanique dans un scénario donné compte tenu d'un ensemble de conditions. Mathématiquement, le contrôle optimal est un ensemble d'équations différentielles qui minimisent le coût (maximisent le gain) de la réalisation d'un résultat souhaité. Ne vous inquiétez pas! Nous sommes sur le point de rendre ce concept beaucoup plus simple.

Pour comprendre le contrôle optimal, arrêtons le temps un instant. Imprégnez-vous des sensations du monde qui vous entoure : images, sons, odeurs, goûts et sensations physiques. Maintenant, combinez cela avec tout ce qui est stocké dans votre cerveau . La façon dont vous répondez à tout nouveau stimulus autour de vous sera basée sur toutes ces informations. Comment réagiriez-vous en ce moment en entendant une sonnette ou en sentant des biscuits fraîchement sortis du four ?

Les ordinateurs peuvent convertir des informations sensorielles similaires en données dans le but d'imiter notre cerveau. L'ordinateur peut calculer la meilleure réponse à un stimulus donné en utilisant toutes ces données. Du point de vue de l'ordinateur, la "meilleure" réponse serait l'action qui rapporte le maximum au coût minimum. Ce concept de meilleure réponse est ce que les scientifiques et les mathématiciens appellent le contrôle optimal.

Maintenant, dégelons le temps et avançons à nouveau. Du coup, le calcul du contrôle optimal est plus compliqué. À chaque fraction de seconde qui passe, les conditions changent, avec de nouvelles données sensorielles à prendre en compte. Ainsi, le plus grand défi pour trouver le contrôle optimal est de considérer ces conditions en constante évolution et de recalculer en conséquence. Nos cerveaux effectuent constamment ces recalculs, mais un ordinateur doit disposer d'un certain type de programme de stimulus-réponse pour le faire.

Ce problème de contrôle optimal composé nécessite l'ajout d'un autre concept de calcul : la théorie pseudospectrale. La théorie pseudospectrale implique l'utilisation de valeurs approximatives pour des calculs de contrôle optimaux, dans certaines contraintes connues. Le logiciel DIDO est connu pour son approche pseudospectrale des problèmes de contrôle optimal. Ainsi, DIDO aide à conduire des machines qui doivent constamment réévaluer leurs conditions environnantes et réagir en conséquence, y compris les voitures et les avions.

Jusqu'à présent, nous avons déterminé ce qu'est le contrôle optimal et l'importance de la théorie pseudospectrale. Ensuite, zoomons, ou plutôt dézoomons, sur l' espace extra-atmosphérique , où DIDO a eu son application la plus importante.

Le problème de Didon

L'histoire romaine et grecque antique comprend une femme nommée Elissar, ou Elissa, connue sous le nom de reine de Carthage. Elle s'appelait aussi Didon, notamment dans l'« Énéide » de Virgile. La légende raconte que Didon a fui sa Phénicie natale avec plusieurs autres, et lorsqu'elle a trouvé un endroit où elle voulait s'installer, elle a conclu un accord avec le roi pour obtenir le terrain qui deviendrait la ville de Carthage (dans la Tunisie moderne) . Dans l'accord, Dido obtiendrait la quantité de terrain qu'elle pourrait délimiter avec une peau de taureau. Dido et ses collègues ont fabriqué une longue ficelle à partir de petites lanières coupées dans la peau d'un seul taureau. Ensuite, ils ont choisi le littoral comme frontière et ont disposé la ficelle en demi-cercle avec cette frontière côtière. Le roi a été surpris que les nouveaux arrivants aient pu marquer une si grande quantité de terres. En mathématiques, Dido'est le nom donné à la recherche de la figure qui produit la surface maximale étant donné une ligne de démarcation et un périmètre pour les côtés restants. La figure qui produit cette zone maximale est, comme l'a observé le légendaire Dido, un demi-cercle le long de cette ligne de démarcation donnée.

Selon Elissar Global, l'application la plus étendue de son logiciel a été dans l'espace. Il s'agit probablement de l'application la plus intuitive de DIDO étant donné que les véhicules et autres machines dans l'espace dépendent fortement de l'automatisation ou des télécommandes plutôt que des actions humaines directes. Là-bas, un ordinateur capable de détecter ce qui se passe autour de lui et de déterminer rapidement la meilleure réponse est un atout précieux.

Deux applications particulières de DIDO ont donné un coup de pouce à la réputation du logiciel pour résoudre les problèmes de contrôle optimal. Le premier d'entre eux a eu lieu en 2006, lorsque DIDO s'est attaqué à l'objectif de manœuvrer la Station spatiale internationale (ISS) à 180 degrés sur sa trajectoire orbitale sans dépenser de carburant. En règle générale, l'ISS et les autres véhicules en orbite doivent utiliser des propulseurs pour manœuvrer, ce qui nécessite un carburant coûteux. Le créateur de DIDO, Ross, et d'autres chercheurs ont eu l'idée qu'une manœuvre sans propulseur (ZPM) était possible.

DIDO a été utilisé deux fois pour ces manœuvres sans propulseur, chacune avec succès. Le 5 novembre 2006, l'équipe a manœuvré l'ISS à 90 degrés. Quatre mois plus tard, le 3 mars, ils ont réussi un virage à 180 degrés. Ces expériences ont constitué une preuve de concept à grande échelle pour DIDO, la rendant célèbre en tant que principale technologie de contrôle optimal.

En 2010, une autre application de DIDO était de manœuvrer le satellite TRACE (Transition Region and Coronal Explorer) de la NASA . TRACE était en mission pour étudier le soleil, mais il avait à peine bougé au cours de ses 12 années d'activité. Comme l'a montré la recherche TRACE, le protocole de la NASA consistant à suivre une ligne droite entre deux points a peut-être identifié la distance la plus courte à parcourir, mais c'était loin d'être l'itinéraire le plus rapide. Ainsi, lorsque le satellite devait pivoter (se déplacer selon un angle) vers un nouveau point, cela prenait beaucoup plus de temps que nécessaire, car il essayait de rester sur cette trajectoire rectiligne.

La recherche sur les manœuvres TRACE est intervenue juste au moment où le satellite était sur le point d'être mis hors service par le Centre d'ingénierie et de sécurité de la NASA (NESC). Les ingénieurs du NESC ont laissé Mark Karpenko prendre la tête d'une expérience visant à appliquer les calculs DIDO et à établir une liaison montante optimale pour le TRACE. L'hypothèse était que la trajectoire optimale utilisant la gravité comme avantage constituerait une approche plus efficace du pivotement. Cette idée se rapporte au principe de Bernoulli en physique.

Malgré son délai d'exécution limité à deux mois, l'équipe de recherche TRACE a pu prouver son hypothèse. De plus, le TRACE nécessitait moins de la moitié de la puissance électrique lors de chaque balayage. Les observateurs ont décrit la manœuvre du satellite TRACE comme s'il dansait dans l'espace. C'est ce qu'on appelle danser avec les stars !

Ensuite, nous quittons l'orbite et vérifions comment DIDO fait les choses en grand ici sur Terre.

DIDO est conçu comme une approche générique pour résoudre les problèmes de contrôle optimal. Cela signifie qu'il doit s'intégrer facilement dans n'importe quel système autonome, quel que soit le type d'entrée que ce système traite, tant qu'il utilise la plate-forme informatique MATLAB fonctionnant sous Microsoft Windows. Par système autonome, nous entendons une combinaison de matériel et de logiciel qui fonctionne ensemble comme une entité robotique et détermine par elle-même la séquence d'actions qu'elle doit effectuer pour accomplir une tâche donnée. En un sens, un système autonome est un robot qui peut résoudre ses propres problèmes.

C'est parce que DIDO est si générique que les chercheurs des universités et de l'industrie ont trouvé des moyens d'appliquer le logiciel pour résoudre un large éventail de problèmes de contrôle optimal. Nous le voyons bien en robotique où les chercheurs peuvent intégrer DIDO avec le logiciel existant dans un système autonome. Le créateur de DIDO, Ross, a déclaré dans une interview qu'un de ses anciens étudiants en particulier avait appliqué le logiciel à des robots terrestres avec des résultats étonnants. Ce même doctorat. diplômé a fait des recherches sur la navigation de plusieurs véhicules robotiques dans des eaux agitées sans qu'ils n'entrent en collision.

Un autre domaine où DIDO gagne du terrain est l'aéronautique. Plus tôt, nous avons donné un exemple de toutes les conditions qui entrent en jeu pour déterminer comment diriger un avion. Cet exemple n'était pas arbitraire : nous l'avons choisi parce que DIDO a été capable de le faire. En plus d'aider à trouver des trajectoires de vol pour les planeurs, DIDO aide également à l'optimisation du carburant pour les avions. L'American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA) a publié des études de chercheurs du monde entier qui ont utilisé DIDO dans leurs travaux.

Une application DIDO unique a appliqué ses calculs de contrôle optimal à la direction d'un planeur sous-marin, un système autonome sans pilote sous la forme d'un véhicule sous-marin ailé. Des chercheurs de Virginia Tech ont cherché des moyens de s'assurer qu'un tel planeur puisse se déplacer comme un marsouin dans l'eau, ce qui est à la fois économe en énergie et utile lors de relevés océanographiques. L'un des défis de l'équipe était de remédier à un effet de décrochage lors de la transition des trajectoires descendantes vers les trajectoires ascendantes. L'équipe a indiqué que DIDO était la méthode de solution la plus simple à configurer et à exécuter pour leurs recherches, bien qu'elle ait également déclaré avoir obtenu des calculs similaires avec un autre outil [source : Kraus, Cliff, Woolsey et Luby ].

Tout au long de cet article, nous avons examiné ce que sont les problèmes de contrôle optimal, comment DIDO aide à les résoudre et les façons innovantes dont les chercheurs ont appliqué DIDO dans divers domaines commerciaux et universitaires. Optimisez votre expérience DIDO en consultant encore plus d'informations sur la page suivante.

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