高速AIドローン、世界チャンピオンドローンレーサを追抜く

October, 30, 2023, Zurich--人工知能(AI)のマイルストーンとして、UZHの研究者によって設計されたAIシステム「Swift」は、ほんの数年前には達成不可能と思われたドローンレースの世界チャンピオンを打ち負かした。AIが操縦するドローンは、シミュレートされた環境でトレーニングされた。実際のアプリケーションには、環境モニタリングや災害対応などがある。

1996年、IBMのDeep Blueが、チェスでGary Kasparovに勝った時、あるいはGoogleのAlphaGoが2016年に、はるかに複雑なゲームである囲碁でトップチャンピオンのLee Sedolを粉砕した。機械が人間のチャンピオンに勝ったこれらの競争は、人工知能の歴史における重要なマイルストーンである。現在、チューリッヒ大学とIntelの研究グループは、物理的なスポーツで人間のチャンピオンを打ち負かすことができる初の自律システム、ドローンレースで新しいマイルストーンを設定した。

Swiftと呼ばれるAIシステムは、パイロットが時速100kmを超える速度でクワッドコプタを飛行させ、車載カメラにリンクされたヘッドセットを装着して遠隔操作するファーストパーソンビュー(FPV)ドローンレースであり、3人の世界クラスのチャンピオンに対して複数のレースに勝った。

物理的な世界との相互作用による学習
「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が難しいため、AIにとってより難易度が高い。ドローンと環境モデルの完全な知識はないため、AIは物理世界と対話してそれらを学習する必要がある」と、チューリッヒ大学のロボット工学&知覚グループ責任者、新設ドローンレーシングチームのキャプテン、DavideScaramuzzaはコメントしている。

ごく最近まで、自律型ドローンは、軌道を正確に制御するために外部の位置追跡システムに依存しない限り、人間が操縦するドローンの2倍の時間がかかっていた。しかし、Swiftは、人間のレーサーが使用するような、搭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する。統合された慣性測定ユニットは加速度と速度を測定し、人工ニューラルネットワーク(ANN)はカメラからのデータを使用してドローンを空間に配置し、レーストラックに沿ったゲートを検出する。この情報は、回路をできるだけ早く完成させるための最良のアクションを選択するディープニューラルネットワーク(DNN)に基づいて、制御ユニットに送られる。

最適化されたシミュレーション環境でのトレーニング
Swiftは、強化学習と呼ばれる一種の機械学習(ML)を使用して、試行錯誤によって飛行することを学習するシミュレートされた環境でトレーニングされた。シミュレーションを使用することで、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のを防ぐことができた。「シミュレータでのアクションの結果が現実世界の結果にできるだけ近いことを確認するために、実際のデータでシミュレータを最適化する方法を設計した」と、論文の筆頭著者、Elia Kaufmannは話している。このフェーズでは、ドローンは外部の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のおかげで自律的に飛行し、カメラからのデータも記録した。このようにして、エラーを自動修正することを学習し、オンボードセンサからのデータを解釈した。

人間のパイロットは依然として変化する状況への適応が優れている
デスクトップPCで1時間未満に相当する１ヶ月のシミュレーション飛行時間の後、Sweftは人間の競争相手である2019年のドローンレーシングリーグチャンピオンAlex Vanover、2019
年MultiGPドローンレーシングチャンピオンThomas Bitmatta、3回のスイスチャンピオンMarvin Schaepperに挑戦する準備ができた。レースは2022年6月5日～13日にかけて、チューリッヒ近郊のDübendorf Airport格納庫にある専用トラックで開催された。トラックは２５x２５メートルのエリアをカバーし、ラップを完了するために正しい順序で通過する７つの正方形ゲートがあり、ドローンを半分転がし、下降するハーフループを全速力で実行するアクロバティックな機能であるSplit-Sを含む挑戦的な操作が含まれていた。

全体として、Swiftは最速ラップを達成し、人間のパイロットによるベストラップを1/2秒リードした。一方、人間のパイロットは自律型ドローンよりも適応性が高いことが証明されたが、例えば部屋の光が多すぎる場合など、訓練された条件と条件が異なると失敗した。

自律飛行の限界を押し広げることは、ドローンレースを超えた重要な方法であるとScaramuzzaは指摘している。「ドローンのバッテリー容量は限られている。ドローンは空中にとどまるためだけにそのエネルギーのほとんどを必要とする。したがって、より速く飛行することにより、その有用性が向上する」。たとえば、森林モニタリングや宇宙探査などのアプリケーションでは、限られた時間で広いスペースをカバーするために高速飛行が重要になる。映画業界では、高速自律型ドローンを使用してアクションシーンを撮影できる。さらに、高速飛行機能は、火災で建物内に送られたレスキュードローンに大きな違いをもたらす可能性がある。
(詳細は、https://www.news.uzh.ch)