реклама
Новости Software

ИИ превзошёл людей-чемпионов в гонках FPV-дронов

Инженеры Цюрихского университета (Швейцария) разработали алгоритм искусственного интеллекта Swift, предназначенный для управления дронами. Платформа состязалась с чемпионами мира в этой дисциплине, победила в 15 гонках из 25 и показала лучшее время на трассе, где дроны разгоняются до 80 км/ч и развивают ускорение до 5g — многие люди в таких условиях теряют сознание.

 Источник изображения: uzh.ch

Источник изображения: uzh.ch

Гонки дронов с видом от первого лица (FPV) — это состязание по скоростному пролёту БПЛА по маршруту с воротами, через которые нужно пройти чисто и избежать крушения. Операторы ориентируются по картинке с камеры, установленной на дроне. В ходе испытаний система Swift соревновалась с тремя чемпионами в пилотировании БПЛА: Томасом Битматтой (Thomas Bitmatta), Марвином Шеппером (Marvin Schäpper) и Алексом Вановером (Alex Vanover). Перед основными заездами у них была неделя, чтобы попрактиковаться в прохождении трассы, а Swift AI тренировался в симуляции, где была воссоздана виртуальная копия трассы.

При работе с ИИ использовалось глубокое обучение с подкреплением (deep reinforcement learning) — способ, основанный на методе проб и ошибок: во время тренировки дрон падал несколько сотен раз, но в условиях симуляции это не составило проблем. Во время гонки данные с камеры направлялись в нейросеть, которая помогала обнаружить ворота на трассе. Эта информация дополнялась показаниями датчика инерции, который помогал оценить положение, ориентацию и скорость дрона — совместный поток транслировался в другую нейросеть, а она уже принимала решения и отдавала дрону команды.

Анализ гонок показал, что Swift был всегда быстрее человека на старте и выполнял более крутые повороты, чем операторы-люди. Но непобедимым ИИ не стал — он проиграл 40 % гонок, и БПЛА несколько раз рухнул. Система предположительно оказалась чувствительной к внешним условиям, например, к освещению. Но Swift преимущественно справился с особенностями реального мира: аэродинамической турбулентностью, размытием камеры и перепадам освещённости — всё это способно сбить с толку системы, обученные следовать заранее рассчитанной траектории.

На практике такая навигационная система поможет спасателям искать людей в горящих зданиях и, например, проводить инспекции крупных сооружений, в том числе кораблей. Технологией неизбежно заинтересуются и вооружённые силы.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
«Тантор Лабс» выступит генеральным партнером PG BootCamp Russia 2025 в Екатеринбурге 1 мин.
Windows 11 скоро получит переработанный «Пуск», который можно будет настраивать под себя 11 мин.
Бенчмарк MLPerf показал, что ускорители AMD Instinct не уступают NVIDIA H200 35 мин.
Россия заняла четвёртое место по размеру аудитории в Kingdom Come: Deliverance 2, хотя игра в стране даже не продаётся 2 ч.
Трамп заявил, что сделка с TikTok близка к заключению, и тарифы могут пригодиться в переговорах с Китаем 5 ч.
Amazon добавила ИИ-функцию кратких обзоров книг Kindle, но предупредила о спойлерах 7 ч.
Инвесторы потребовали от Ubisoft пересмотреть условия сделки с Tencent и готовы добиваться своего через суд 12 ч.
Microsoft запустила собственный ИИ-поисковик Copilot Search 13 ч.
Спустя почти пять лет после дебюта на консолях The Last of Us Part II наконец вышла на ПК 13 ч.
ЕС оштрафует TikTok на €500 млн за передачу данных европейцев в Китай 14 ч.
Включить темный режим