Сегодня 20 июня 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → гонки

ИИ впервые превзошёл человека в гонке дронов

Группа учёных Делфтского технического университета (Нидерланды) отметила знаменательное событие в области дронов на автопилоте — управляемый искусственным интеллектом летательный аппарат впервые смог обойти пилотов-людей на международном соревновании. Это случилось на состязании A2RL Drone Championship 2025 в Абу-Даби.

 Источник изображения: tudelft.nl

Источник изображения: tudelft.nl

В большом крытом помещении в столице ОАЭ прошли два престижных мероприятия, посвящённых гонкам дронов. В Falcon Cup Finals друг с другом соревновались пилоты-люди. А на A2RL Drone Championship демонстрировались самые быстрые дроны, управляемые ИИ. В гонке A2RL Grand Challenge состязались лучшие пилоты-люди с самыми быстрыми навигационными системами ИИ. Абсолютным победителем вышел аппарат, созданный инженерами из Нидерландов.

Залогом их успеха стал прошедший тонкую настройку ИИ, «способный к эффективному управлению за доли секунды». Состязание проходило на извилистой трассе, где дроны разгонялись до 95,8 км/ч — на таких скоростях каждое движение должно быть отточенным, а ошибки недопустимы. Дроны с ИИ-навигаторами имели некоторые технические ограничения — в их распоряжении была только одна камера и один датчик движения, чтобы уравнять шансы с людьми. Создатели навигационных систем были также ограничены по времени, вычислениям и объёмам энергии.

Важным нововведением при разработке дрона стала глубокая нейросеть, которая отправляла команды не на контроллер, которым обычно пользуется человек, а прямо на двигатели машины. Такой механизм помог создать очень эффективную модель ИИ, которой было достаточно ограниченного числа датчиков на борту дрона. Более того, эта технология позволила подойти к «пределам физических возможностей системы». Достижение может отразиться на практическом применении не только дронов, но и других машин с автономной навигацией, включая роботов и автомобили.

Легендарные FlatOut и FlatOut 2 получили большие патчи — перевод на русский язык, поддержка Steam Deck и кое-что ещё

Разработчики из студии ZOOM Platform выпустили большие обновления для первых двух частей FlatOut. Гоночные аркады теперь полностью совместимы со Steam Deck, они также получили несколько важных технических улучшений и поддержку русского языка.

 Источник изображений: Steam

Источник изображений: Steam

Ключевые нововведения, актуальные для FlatOut и FlatOut 2:

  • поддержка русского, чешского, венгерского и польского языков;
  • поддержка Steam Deck и мастерской Steam;
  • добавлены коллекционные карточки Steam;
  • совместимость с сервисом «облачных» сохранений Steam Cloud;
  • улучшенный рендеринг моделей, повышена производительность, а также исправлены различные технические недочёты.

Отдельно для первой FlatOut было улучшено качество музыкальных композиций и реализована поддержка ультрашироких мониторов. Второй части вернули неиспользуемый трек Papa Roach — «Blood Brothers», а реанимированный для неё мультиплеер теперь работает через сервис OpenSpy.net.

Ранее гоночная аркада FlatOut: Ultimate Carnage получила аналогичное по набору опций обновление. Расширенная версия оригинальной FlatOut 2 с марта 2024 года полностью совместима со Steam Deck, переведена на русский язык и может похвастаться наличием важных технических улучшений.

Первый за много лет патч добавил в FlatOut: Ultimate Carnage русский язык, достижения и поддержку Steam Deck, а Games for Windows Live вырезал

Культовая гоночная аркада FlatOut: Ultimate Carnage от финской студии Bugbear Entertainment спустя 15 лет после релиза получила в Steam неожиданно крупное обновление с рядом долгожданных изменений.

 Источник изображений: Steam

Источник изображений: Steam

Во-первых, FlatOut: Ultimate Carnage наконец отвязали от службы Games for Windows Live, отключение которой состоялось ещё в 2014 году. Вместе с GfWL, правда, из игры пропал мультиплеер.

Во-вторых, с выходом патча FlatOut: Ultimate Carnage обзавелась поддержкой русского языка (наряду с некоторыми другими) и достижений (всего 34 трофея), а также полной совместимостью со Steam Deck.

Вдобавок в неожиданном обновлении FlatOut: Ultimate Carnage исправили ряд багов и вылетов, сократили время загрузок, сделали лаунчер игры опциональным и добавили подборку цифровых бонусов.

С выходом патча игра превратилась во FlatOut: Ultimate Carnage Collector's Edition. Новое издание доступно владельцам оригинального бесплатно и продаётся в российском Steam за 142 рубля (с учётом 80-процентной скидки до 10 марта).

Стоит отметить, что вышедший патч — дело рук не сотрудников Bugbear, а компании ZOOM Platform Media (принадлежит Jordan Freeman Group), в прошлом разместившей FlatOut: Ultimate Carnage в своём цифровом магазине.

FlatOut: Ultimate Carnage — расширенная версия оригинальной FlatOut 2 с улучшенной графикой и дополнительным контентом. Издание дебютировало на Xbox 360 в 2007 году, а в августе 2008-го добралось до ПК.

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.

Нидерландские студенты создали батарею для спортивных электромобилей с зарядкой до 100 % менее чем за 4 минуты

Группа студентов Технологического университета Эйндховена (Нидерланды) разработала технологию, позволяющую всего за 4 минуты заряжать спортивный электромобиль, обеспечивая ему запас хода в 250 км.

 Источник изображений: Eindhoven University of Technology

Источник изображений: Eindhoven University of Technology

Несколько лет назад десять нидерландских студентов запустили проект InMotion с целью построить технологически продвинутый гоночный электромобиль, способный принять участие в гонках на выносливость «24 часа Ле-Мана». За время существования проекта было создано несколько прототипов, один из которых — Revolution — позволял заряжать аккумулятор на 80 % за 12 минут. Но этого оказалось недостаточно, и последние два года разрабатывалась принципиально новая система зарядки.

Поскольку в процессе быстрой зарядки выделяется много тепла, студентам, которых стало уже больше тридцати, потребовалось найти способ эффективного охлаждения элементов питания. В итоге была построена схема, предусматривающая установку заполненных хладагентом пластин прямо между аккумуляторными ячейками. В результате была построена батарея ёмкостью 29,2 кВт·ч, которая обеспечила новому прототипу гоночного электромобиля LMP3 запас хода в 250 км и демонстрировала минимальную деградацию при 24-часовых испытаниях.

Аккумулятор рассчитан на быструю зарядку мощностью 322 кВт, и на восполнение 100 % уходят всего 3 минуты 56 секунд. В следующем году прототип электромобиля с инновационной батареей пройдут серию испытаний, по итогам которой технологию планируют опробовать на настоящей гонке «24 часа Ле-Мана».


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Трамп в третий раз отсрочил блокировку TikTok в США 2 ч.
Microsoft готова порвать с OpenAI, потому что компании не могут договориться о совместном будущем 2 ч.
Управлять данными, а не хранилищами: Pure Storage представила унифицированную облачную платформу Enterprise Data Cloud 2 ч.
На Apple подали в суд за публикацию мошеннического криптовалютного приложения в App Store 4 ч.
Death Stranding 2: On the Beach выйдет полностью на русском языке — «М.Видео-Эльдорадо» подтвердила цену игры в России 5 ч.
Крах VR-игр на консолях становится очевидным: Beat Saber перестанет получать новый контент 5 ч.
Психологический хоррор s.p.l.i.t от автора Buckshot Roulette отправит раскрывать секреты аморальной суперструктуры — дата выхода и геймплейный трейлер 5 ч.
Маск на пути к суперприложению: X запустит кошелёк и инвестиции уже в этом году 5 ч.
Playdead готовится подать в суд на сооснователя студии Дино Патти — он утверждает, что его хотят стереть из истории Limbo и Inside 7 ч.
Производитель гигантских ИИ-чипов Cerebras оказался втянут в скандал с криптомошенничеством 8 ч.