Professionelle Drohnenrennfahrer sind die jüngsten, die unter der Schmach leiden, von künstlicher Intelligenz überlistet zu werden, nachdem sie von Quadrocoptern mit dieser Technologie in ihrem eigenen Spiel besiegt wurden.
Da sie Headsets aus der Ego-Perspektive trugen, die mit einer Kamera an ihrer Drohne verbunden waren, hatten die Champion-Rennfahrer große Schwierigkeiten, mit der KI-Flugmaschine namens Swift Schritt zu halten.
Swift wurde von Forschern der Universität Zürich in der Schweiz entwickelt und errang 15 Siege in 25 Rennen gegen einige der besten Drohnenpiloten der Welt.
Swift zeigte den Menschen, wie es geht, und fuhr auch die schnellste Runde, während er Hindernisse mit einer Geschwindigkeit von bis zu 100 km/h umging. „All dies, während man sich nur auf einen Bordcomputer, eine einzelne Kamera und einen Trägheitssensor verlässt“, sagte das Team in einem am Donnerstag geteilten Video (oben).
„Physische Sportarten stellen eine größere Herausforderung für die KI dar, weil sie weniger vorhersehbar sind als Brett- oder Videospiele“, sagte Davide Scaramuzza, Leiter der Robotics and Perception Group an der Universität Zürich. „Wir kennen die Drohnen- und Umgebungsmodelle nicht perfekt, daher muss die KI sie durch Interaktion mit der physischen Welt erlernen.“
Das Team stellte fest, dass autonome Drohnen bis vor kurzem doppelt so lange brauchten, um eine Rennstrecke zu navigieren wie von Menschen gesteuerte Drohnen, es sei denn, sie waren mit einem externen Positionsverfolgungssystem verbunden, um eine präzisere Flugbahn zu erstellen.
Aber Swift spielt in einer eigenen Liga und reagiert in Echtzeit auf die Daten, die von einer Bordkamera gesammelt werden, ähnlich der, die von menschlichen Rennfahrern verwendet wird.
„Seine integrierte Trägheitsmesseinheit misst Beschleunigung und Geschwindigkeit, während ein künstliches neuronales Netzwerk Daten der Kamera nutzt, um die Drohne im Weltraum zu lokalisieren und die Tore entlang der Rennstrecke zu erkennen“, erklärt das Team auf seiner Website. „Diese Informationen werden an eine Steuereinheit weitergeleitet, die ebenfalls auf einem tiefen neuronalen Netzwerk basiert und die beste Aktion auswählt, um die Runde so schnell wie möglich zu beenden.“
Das Training für Swift begann in einer simulierten Umgebung, um die Zerstörung zahlreicher Drohnen zu vermeiden. Sobald die Software gut genug war, wurde sie durch Flüge mit einer echten Maschine verfeinert.
Als es fertig war, stellte es seine Fähigkeiten gegen Alex Vanover, den Champion der Drone Racing League 2019, unter Beweis. Thomas Bitmatta, der MultiGP Drone Racing-Champion 2019; und der dreifache Schweizer Meister Marvin Schaepper.
Die Rennstrecke umfasste eine Fläche von 25 mal 25 Metern mit sieben quadratischen Toren, die in der richtigen Reihenfolge passiert werden mussten, um eine Runde zu absolvieren. Der Wettbewerb beinhaltete auch herausfordernde Manöver wie einen Split-S, eine akrobatische Bewegung, bei der die Drohne halb gerollt und mit voller Geschwindigkeit eine absteigende Halbschleife ausgeführt wird.
Während Swift die schnellste Runde schaffte, waren die menschlichen Piloten anpassungsfähiger als die autonome Drohne, die auf Schwierigkeiten stieß, wenn die Bedingungen anders waren als diejenigen, unter denen sie trainiert wurde, beispielsweise wenn hellere Lichter auf der Strecke leuchteten.
Das Team sagte, dass es bei seiner Forschung nicht nur darum gehe, Profi-Drohnenrennfahrer mit einer Roboterdrohne zu schlagen, und erklärte, dass die autonomen Maschinen aufgrund der begrenzten Flugzeit aufgrund von Batteriebeschränkungen durch das Fliegen mit höherer Geschwindigkeit effizienter und daher für Dinge wie die Suche nützlicher seien und Rettungsmissionen, Waldüberwachung oder sogar Weltraumforschung.
KI-gestützte Software ist seit langem in der Lage, Menschen bei Spielen wie Schach und Go zu schlagen, aber Swifts Erfolg im Drohnenrennen gilt als eine Weltneuheit.
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