Разворачиваем ML модель с использованием ONNX на Android в километре над землей

[AlexPv09]

Думаю точности данных GPS недостаточно для определения наличия и места нахождения восходящего потока, даже на равнине по сдвигу ветра не всегда понятно где же он. Кроме того восходящий поток оказывает сложно прогнозируемое влияние на дующий ветер, и в зависимости от места нахождения параплана по отношению к потоку данные скорости и направления движения можно интерпретировать по разному.

[JediPhilosopher]

У меня тоже есть такие опасения, особенно после того как я поглядел какую "пилу" рисует на треке мой полетный телефон.

Но в то же время человеку же этого часто достаточно? Начинаешь ощущать этот подсос куда-то в сторону, тряску, понимаешь что поток где-то там. Не так важно как именно сильно трясет или тянет, важно что меняется характер поведения крыла относительно предыдущих моментов трека, и вот такие изменения даже на зашумленных данных вполне вероятно что можно увидеть.

Вручную составить какие-то формулы и условия для такого я бы точно не взялся, а вот накидать данных в ИИ модель и посмотреть что она выдаст - почему бы и нет.

Пока на тестовых данных (сотне треков взятых из Leonardo лиг) я получаю всякие там F1 метрики около 0.6. То есть не то чтобы очень хорошо, но все-таки уже и не совсем случайность. Попробую этот подход покопать дальше.

С GPS есть варианты, есть полетные приборы с качественным приемником, который так не колбасит.

У меня надежда на большой объем доступных данных для обучения. Тысячи часов полетов, десятки тысяч километров треков - все это лежит в открытом доступе и можно попробовать использовать.

Плюс мне уже попадалась идея похожего приложения десятилетней давности. И были даже отзывы (в том числе известных пилотов) что оно вроде работает. Но сделано оно было для какого-то древнего полетного прибора, который уже нигде не найти, а автор его потом исчез отовсюду (умер, что ли), и информации о его внутрянке никакой особо нет. Но опять же косвенное свидетельство того, что это в принципе возможно.

[kh0]

В Андроиде же сенсор-акселератор есть! Аналог человеческой задницы! Нет планов прикрутить его туда же в МЛ?

[JediPhilosopher]

Есть. Но тут проблема в том, что для обучения мне тогда нужны треки в которых тоже есть данные с этого акселератора, а их взять негде. Придется тогда налетывать свои, а это долго - я за год 30-50 часов налетываю. А в онлайн-базах треков тысячи часов, но там кроме GPS координат ничего нет.

[BILBO]

Вот лето пролетело, получилось проверить модель?

[JediPhilosopher]

Не заработало, как мне и предрекали. Свои цели я в общем выполнил (научился с ML работать), если бы заработало - это было бы приятным бонусом.

Есть идеи как можно попробовать ее улучшить, в общую идею я все-таки верю, но на это надо много времени и экспериментов.