蘇黎世聯邦理工學院和博洛尼亞大學的研究人員發明了一個名為PULP Dronet的納米級無人機，該無人機僅重27g，據稱是目前重量最輕的無人機。

自然界中微小的昆蟲等飛行生物能夠完成非常復雜的任務，同時在感知環境和思考時只消耗很少的能量，研究人員從這些昆蟲身上汲取靈感，并利用節能計算技術，研發出這款微型無人機。為了復制在昆蟲身上所觀察到的節能機制，研究人員最初致力于將高端人工智能集成到納米無人機的超微小包絡功率中，事實證明，這項研究非常具有挑戰性，因為它們必須滿足其能量限制和嚴格的實時計算要求。研究人員的主要目標是以非常小的功率實現非常高的性能。

據悉，該無人機的視覺導航引擎由硬件和軟件組成，前者的優勢體現在并行的超低功耗模式上，由DroNet卷積神經網絡(CNN)所體現。其導航系統采用一個攝像頭框架，并用最先進的CNN對其進行處理；隨后，由它決定如何糾正無人機的姿態，并使其處于當前場景的中心，同樣的CNN也識別出了障礙，如果無人機感覺到迫在眉睫的威脅，就停止它。

該無人機搭載先進的深度學習算法，可以在一個端到端的閉環視覺管道上運行。其可以沿著一條街道（或類似的道路，例如走廊）行駛，并在遇到意外障礙時避免碰撞和及時剎車，與以前的口袋飛行機器人相比，該無人機系統實現自主導航所需的所有操作都是直接在機身上執行的，不需要操作人員，也不需要特別的基礎設施（比如外部攝像機或信號），甚至不需要任何用于計算的遠程基站（比如遠程筆記本電腦）。

在一系列的野外試驗中，研究人員證明了該無人機系統具有高度的響應性，能夠防止與飛行速度為1.5m/s的意外動態障礙物發生碰撞，同時，其視覺導航引擎能夠在113m的新路徑上實現完全自主的室內導航。

該微型無人機應用廣泛，適用于老人/兒童援助、檢查農作物和葡萄園、探索危險區域、救援任務等。例如，一大群PULP無人機可以幫助檢查地震后倒塌的建筑物，在更短的時間內到達救援人員無法到達的地方，保障了人類的安全。

研究人員公開發布了所有的代碼、數據集和訓練網絡，其他研究團隊可以基于他們的技術開發出類似的系統。研究人員表示，目前的研究僅僅是實現真正的“生物水平”機載智能的第一步，未來還有幾個挑戰需要克服，他們將通過提高機載導航引擎的可靠性和智能性來解決其中的一些挑戰，并且瞄準新的傳感器、讓無人機有更先進的功能和更好的性能等。他們的最終目標是做一個皮米級的飛行機器人（幾克重、蜻蜓大小），并建立一個以他們的愿景為基礎的強大而堅實的研究人員和愛好者社區，是實現這一目標的根本。