AIによりドローンは未知の環境でも高速で自律飛行できる

チューリッヒ大学の研究者らは、複雑で未知の環境でもドローンが高速で自律飛行できるようにする新たな人工知能技術を開発した。これらのドローンは、搭載されたセンサーとコンピューティングのみを使用して高速飛行を実現します。研究者たちは、このアプローチにより、緊急事態や建設現場でドローンがより便利になる可能性があると考えている。

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未知で複雑な環境におけるドローンのナビゲーション動作には、通常、事前に地図を提供することが必要になります。このような環境では、ドローンの潜在能力を最大限に引き出すには、人間のパイロットが必要になることがよくあります。新たな研究によると、研究者らは自律型クワッドコプターを訓練して、森林、建物、部屋、電車など、これまで見たことのない複雑な環境で飛行させることができるという。

このアルゴリズムにより、ドローンは障害物、木、壁に衝突することなく、最大時速40kmで安全に飛行することができます。プロセス全体はドローンの外部での処理を必要とせず、クワッドコプターのオンボードカメラとコンピューティングに完全に依存します。研究者たちは、ニューラルネットワーク技術を使用して、チームが「シミュレートされた専門家」と呼ぶものを観察することで飛行を学習した。この場合、シミュレーション エキスパートは、複雑な障害物で満たされたシミュレートされた環境内でコンピューター生成のドローンを飛行させるアルゴリズムです。

アルゴリズムには、クワッドローターの状態とセンサーの読み取り値に関する完全な情報が常に保持されます。十分な時間と計算能力があれば、特定の環境に最適な軌道を見つけることができます。研究者らは、シミュレーションされた専門家は既存の AI システムに比べてかなりの利点があると述べています。

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既存のシステムでは、センサー データを使用して環境のマップを作成し、そのマップを使用して軌道を計画する必要があります。この 2 段階のプロセスは時間がかかり、高速で飛行することは不可能です。研究者らは、この画期的な成果はドローンに限らず、自動運転車や、他の惑星の探査などデータ収集が難しい環境で動作するように人工知能システムを訓練する新しい方法として利用できる可能性があると指摘している。