Сегодня 22 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 🔥
Китай ужесточит контроль над интернетом с помощью новой цифровой идентификации 17 ч.
Новая статья: Deltarune — сила в добре. Рецензия 23 ч.
20 минут геймплея The Blood of Dawnwalker — амбициозной вампирской RPG от ведущих разработчиков The Witcher 3 и Cyberpunk 2077 23 ч.
Новая статья: Gamesblender № 731: процессор AMD в следующей Xbox, анонс ремейка Silent Hill и худшая игра года 24 ч.
Би-би-си угрожает Perplexity судом из-за нарушения авторских прав при обучении нейросетей 21-06 22:08
Китайская MiniMax представила ИИ-модель M1 — её обучение обошлось в 200 раз дешевле GPT-4 21-06 19:49
Акционеры обвинили Apple в обмане относительно сроков выхода обновлённого Siri на базе ИИ 21-06 14:44
«Крупнейшая утечка в истории» оказалась устаревшим сборником архивов паролей 21-06 11:24
Sega случайно раскрыла актуальные продажи последних Persona, Yakuza, Sonic и Total War, а Persona 4 Revival придётся подождать 21-06 10:54
Для достижения своих целей продвинутые модели ИИ будут хитрить, обманывать и воровать 21-06 08:54