AI制御のドローンは、カメラとセンサーを使用して、障害物コースを高速で飛行する際、人間のパイロットよりも優れた性能を発揮します。
AI制御ドローンと人間制御ドローンの競争。 動画： UZH
サイエンスアラートが8月31日に報じたところによると、Swiftの自動操縦システムは、プロのドローンレーサーが設計したカーブや障害物だらけの遠回りのコースで行われた25回のレースのうち15回で、3人のプロのドローンパイロットに勝利した。このシステムは、AIアルゴリズムとカメラ、複数の統合センサーを組み合わせ、周囲の環境とドローンの動きを検知する。
Swiftは、チューリッヒ大学のロボット工学エンジニアであるエリア・カウフマン氏とインテル研究所の研究者によって設計されました。彼らは、従来の自律型レーシングドローンとは異なり、外部の移動カメラからの入力データに依存しないシステムを目指しました。
「自律型ドローンでプロのパイロットの地位に到達することは、搭載されているセンサーのみを使用して速度と軌道上の位置を推定しながら、物理的な限界内で飛行する必要があるため、困難である」と研究チームは述べた。
操縦者は特殊なゴーグルを装着し、ドローンに搭載されたカメラを通して「一人称」視点（まるでドローンの中にいるかのような）を体験できます。ドローンは時速100キロメートルで飛行できます。
同様に、Swiftにはカメラと慣性センサーが内蔵されており、ドローンの加速度と回転を測定します。このデータは2つのAIアルゴリズムによって分析され、障害物に対するドローンの位置を特定し、それに応じた制御コマンドを発行します。
レースの40%に負けたにもかかわらず、スウィフトは何度もパイロットに勝ち、人間の最高記録より0.5秒速い、史上最速のレースタイムを記録しました。
「全体的に、レース全体を通して平均すると、自律型ドローンは最高の平均速度を達成し、最短ルートを見つけ、レース全体を通して限界に近い動作状態を維持することに成功した」とカウフマン氏と彼の同僚は述べた。
オランダのデルフト工科大学のロボット工学研究者、グイド・デ・クルーン氏によると、Swiftの真の革新性は、深層強化学習を活用した第二世代の人工ニューラルネットワークにあるという。Swiftは障害物を乗り越えて飛行できる最初のドローンシステムではないが、その精度は並外れている。この新たな研究はNature誌に掲載された。
Thu Thao （サイエンスアラートによると）
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