В среду команда исследователей из Цюрихского университета и Intel объявила, что они разработали автономную дрон-систему под названием Swift, которая может обогнать человека-чемпиона в гонках дронов с видом от первого лица (FPV). Хотя ИИ ранее превзошел людей в таких играх, как шахматы, Го и даже StarCraft, это, возможно, первый раз, когда ИИ-система превзошла человека-пилота в физическом виде спорта.
Гонки дронов FPV — это вид спорта, где участники пытаются пилотировать дроны на высокой скорости через полосу препятствий как можно быстрее. Пилоты управляют дронами дистанционно, надев шлем, который обеспечивает видеопоток с бортовой камеры, давая им вид от первого лица с перспективы дрона.
Исследователи из Цюрихского университета (UZH) в течение многих лет пытались создать идеального ИИ-пилота дрона, но раньше им требовалась помощь специальной системы захвата движения, чтобы победить. Недавно они совершили прорыв в области автономности, основанный в основном на машинном зрении, поставив ИИ-систему в более равные условия с человеком-пилотом.
Их решение, Swift, использует данные в реальном времени, собранные бортовой камерой, аналогичной тем, которые используются человеком-гонщиком. Он также включает в себя интегрированный блок измерения инерции, который измеряет ускорение дрона и скорость. Искусственная нейронная сеть обрабатывает эти данные для локализации дрона в пространстве и идентификации ворот на трассе. Эта информация затем используется блоком управления, который также основан на глубокой нейронной сети, чтобы выбрать лучший курс действий для завершения гоночной трассы как можно быстрее. Команда обучила ИИ-модель с помощью обучения с подкреплением в симулированной среде, где система обучалась методом проб и ошибок.
Swift соревновался с тремя чемпионами мира среди людей: чемпионом Drone Racing League 2019 года Алексом Вановером, чемпионом MultiGP Drone Racing 2019 года Томасом Битматтой и трехкратным чемпионом Швейцарии Марвином Шеппером.
Гонки проходили на специально разработанной трассе площадью 25 на 25 метров с семью квадратными воротами, через которые дроны должны были пролетать в определенном порядке, чтобы завершить круг. Трасса также включала сложные маневры, такие как «Split-S» — «акробатический элемент, включающий полупереворот дрона и выполнение нисходящей полупетли на полной скорости», согласно UZH.
Swift одержал несколько побед над чемпионами-людьми и даже показал самый быстрый круг, финишировав с преимуществом в полсекунды над лучшим человеком-пилотом. Однако было отмечено, что ИИ-система показала ограничения в обобщении и адаптивности, испытывая трудности, когда условия отличались от тех, для которых она была обучена, например, при изменении освещения. В целом, состязание продемонстрировало, что, хотя ИИ значительно продвинулся в навигации физической среды, люди-пилоты по-прежнему сохраняют преимущество в адаптивности и реагировании на переменные условия.
В исследовательскую команду, стоящую за новой ИИ-системой для дронов, входят Элия Кауфманн, Леонард Бауэрсфельд, Антонио Локверчио, Маттиас Мюллер, Владлен Колтун и Давиде Скарамуцца. Они опубликовали свои результаты в среду в статье Nature под названием «Чемпионский уровень гонок дронов с использованием глубокого обучения с подкреплением».
По словам команды, эта новая технология имеет несколько потенциальных применений в реальном мире. Скарамуцца, руководитель группы робототехники и восприятия в UZH, говорит, что полет дронов на большей скорости увеличивает их полезность из-за ограниченной емкости их батареи. Возможности Swift могут найти применение в мониторинге лесов, исследовании космоса и киноиндустрии, где быстродвижущиеся дроны могут снимать динамичные сцены. Кроме того, технология может быть полезна в поисково-спасательных операциях, где дроны должны быстро охватывать большие площади.
Анализируя отклики в социальных сетях, ясно, что работа UZH с дронами впечатлила многих. На HackerNews пользователь, представившийся консультантом, который в прошлом разрабатывал компьютерное ПО для гонок дронов, сказал: «Так рад, что эта команда из UZH продолжает расширять границы и теперь обгоняет человека-чемпиона. Если вы видели команду и то, что они сделали менее чем за год, становится ясно, что они очень талантливы, и человеку-гонщику придется постараться, чтобы оставаться впереди».