AIが人間のドローンを倒す

肉体的なスポーツは予測可能性が低いため、AI にとってより困難です

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人工知能システムは、3 人の世界クラスのドローン レース チャンピオンを相手に複数のレースで勝利するという重要なマイルストーンを達成しました。これは、AI が物理的なスポーツで人間に勝利した初めてのことです。

ドイツのチューリッヒ大学とインテルの研究者らが開発した「Swift」と呼ばれるAIシステムは、パイロットが時速100キロを超える速度でクアッドコプターを操縦するスポーツである一人称視点（FPV）ドローンレースでその実力を証明する可能性がある。

これまでAIシステムは、1996年にチェスでゲーリー・カスパロフに勝利したIBMのディープ・ブルーや、2016年に囲碁トップチャンピオンのイ・セドルを破ったグーグルのAlphaGoなど、さまざまな戦略ベースのゲームで人間に対して数々の目覚ましい勝利を収めてきた。

ただし、物理的なスポーツはボード ゲームやビデオ ゲームよりも予測しにくいため、AI にとってより困難です。

「私たちはドローンと環境モデルについて完璧な知識を持っていないため、AIは物理世界と対話することでそれらを学習する必要があります」と、研究著者の一人であるチューリッヒ大学のダビデ・スカラムッツァ氏は説明した。

AI 駆動の自律型ドローンはこれまで、外部の位置追跡システムを使用して軌道を正確に制御しない限り、人間が操縦する自律型ドローンがレーストラックを飛行するのに比べて 2 倍の時間がかかりました。

しかし、ネイチャー誌に掲載された新しい研究で紹介された新しい Swift AI ドローンは、人間のレーサーがスポーツで使用するものと同じように、車載カメラによって収集されたデータにリアルタイムで反応できることを実証しました。

ドローンのセンサーが加速度と速度を測定し、AI システムがカメラからのデータを使用して宇宙でドローンの位置を特定し、レーストラック沿いのゲートを検出します。

ドローンのコントロール ユニットも AI に基づいており、コントロール ユニットが、レース サーキットをできるだけ早く終了するための最適なアクションを選択します。

研究者らによると、スウィフトのドローンは模擬環境で飛行できるよう試行錯誤によって自らを訓練したという。

シミュレーションを使用することで、科学者は、システムが頻繁にクラッシュする学習の初期段階で複数のドローンが破壊されることを回避できます。

研究の筆頭著者であるエリア・カウフマン氏は、「シミュレーターでのアクションの結果が現実世界での結果にできるだけ近くなるようにするために、実際のデータを使用してシミュレーターを最適化する方法を設計しました」と述べた。

テスト段階では、ドローンは外部位置追跡システムによって提供される非常に正確な位置を使用して自律飛行し、同時にカメラからのデータも記録しました。

科学者らによると、2つのデータセットを比較することで、スウィフトは搭載センサーからの情報を解釈する際に犯したエラーを自動修正する方法を学習できるという。

この AI はすぐに、2019 年ドローン レーシング リーグ チャンピオンのアレックス ヴァノーバー、2019 年 MultiGP ドローン レーシング チャンピオンのトーマス ビットマッタ、そして 3 度のスイス チャンピオンであるマービン シェッパーといった、世界トップクラスの人間ドローン パイロットに挑戦する準備が整いました。

レースは2022年6月、チューリッヒ近郊のデューベンドルフ空港の格納庫にある専用トラックで開催された

2022年6月5日から13日までチューリッヒ近郊のデューベンドルフ空港の格納庫内に設計された特別なコースで行われたレースで、スウィフトは人間のパイロットによるベストラップを0.5秒上回る最速ラップを達成した。

特別なトラック（寸法約 25 × 25 メートル）は 7 つの四角いゲートで構築されており、1 周を完了するには正しい順序で通過する必要があります。

ドローンはトラックを無事に完走するために、ドローンを半回転させて下降半ループを全速力で実行するアクロバティックな「スプリットS」機能など、難しい操作を実行する必要がありました。

スウィフトは最速ラップを記録できたが、人間はAIドローンより適応力があり、訓練されたものとは異なる条件で失敗したと科学者らは言う。

しかし、AI飛行における新たな進歩はドローンレースを超える重要な手段であると彼らは付け加えた。