Сегодня 01 июня 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
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 🔥
Тонкий Galaxy S25 Edge показал удивительную прочность в тесте на изгиб и других испытаниях 4 ч.
Intel представила EMIB-T — технологию упаковки многокристальных чипов с поддержкой HBM4 и UCIe 5 ч.
Игровые видеокарты спасли Nvidia от обрушения акций — продажи GeForce оказались рекордными в прошлом квартале 14 ч.
WSJ: план США по сдерживанию развития китайских технологий не работает 15 ч.
Dell получила рекордный объём заказов на ИИ-серверы и повысила прогноз по прибыли на год 16 ч.
Шум во благо: физики добились квантовой «гиперзапутанности» атомов при помощи лазерного пинцета 17 ч.
Скидки на iPhone сработали: продажи иностранных смартфонов в Китае слегка подросли в апреле 17 ч.
InnoGrit представила SSD серии N3X — альтернативу Intel Optane с показателем IOPS до 3,5 млн 18 ч.
OpenYard представила серверы RS102I и RS202I на базе Intel Xeon Emerald Rapids 18 ч.
Илон Маск начал проталкивать в США закон о беспилотном транспорте 19 ч.