Като ранен белег на неизбежните въстания на роботите в неопределеното бъдеще, една система за изкуствен интелект за пореден път надмина хората, които са я обучили, което може да е само лошо предзнаменование за оцеляването на нашия вид. Този път изследователи от Университета в Цюрих в партньорство с Intel изправиха своята система за пилотиране с изкуствен интелект Swift срещу трио световни шампиони по състезания с дронове - и никой от тях не успя да подобри най-доброто време на системата.

Swift е кулминацията на дългогодишни изследвания на Университета в Цюрих в областта на изкуствения интелект и машинното обучение. През 2021 г. екипът изправи по-ранна итерация на алгоритъма за управление на полета, която използваше серия от външни камери, за да потвърждава позицията си в пространството в реално време, срещу пилоти аматьори, всички от които бяха лесно надминати във всяка обиколка на всяко състезание по време на теста. Този резултат сам по себе си е крайъгълен камък, тъй като преди това самоуправляващите се дронове разчитаха на опростени физични модели, за да изчисляват непрекъснато оптималната си траектория, което силно намаляваше максималната им скорост.

Резултатът от тази седмица е още един важен етап не само защото изкуственият интелект победи хората, чиято работа е да летят бързо с дронове, но и защото го направи без тромавите масиви от външни камери на своя предшественик. Системата Swift "реагира в реално време на данните, събрани от бордова камера, като тази, използвана от човешките състезатели", се казва в съобщение на UZH Цюрих. Тя използва вграден инерционен измервателен блок за проследяване на ускорението и скоростта, докато вградена невронна мрежа локализира позицията ѝ в пространството, използвайки данните от предните камери. Всички тези данни се подават към централен контролен блок - също дълбока невронна мрежа, - който преработва числата и измисля най-краткия/най-бързия път по пистата.

"Физическите спортове са по-голямо предизвикателство за изкуствения интелект, защото са по-малко предсказуеми от настолните или видеоигрите. Не разполагаме с перфектни познания за моделите на дрона и околната среда, така че ИИ трябва да ги научи чрез взаимодействие с физическия свят", казва в изявление Давиде Скарамуца, ръководител на Групата по роботика и възприятие в Университета в Цюрих.

Вместо да остави квадрокоптера да си проправи път по пистата през месеца, в който изкуственият интелект на контролера му е необходим, за да научи бавно различните плетеници на пистата, изследователският екип симулира тази учебна сесия виртуално. Това е отнело само един час, а след това дронът се впусна в надпревара срещу шампиона на Drone Racing League за 2019 г. Алекс Вановер, шампиона на MultiGP Drone Racing за 2019 г. Томас Битмата и трикратния шампион на Швейцария Марвин Шепер.

Swift изпълни най-бързата обиколка като цяло, изпреварвайки хората с половин секунда, въпреки че пилотите се оказаха по-адаптивни към променящите се условия в хода на състезанието.

"Дроновете имат ограничен капацитет на батерията; те се нуждаят от по-голямата част от енергията си само за да се задържат във въздуха. Така, летейки по-бързо, ние увеличаваме тяхната полезност", казва Скарамуца. По този начин изследователският екип се надява да продължи да разработва алгоритъма за евентуално използване в операции по търсене и спасяване, както и за наблюдение на гори, космически изследвания и филмови продукции.

Снимка: UZH / Leonard Bauersfeld

Виж още: Фонтани от диаманти изригват от центъра на Земята