Het is een primeur voor de wereld van technologie en sport, wellicht zelfs het begin van een nieuw tijdperk. Een door AI-gestuurde drone, ontwikkeld door wetenschappers van Universiteit Zürich, kan professionele drone-racers verslaan. Dat stond deze week in Nature. De drone, genaamd Swift, nam het op tegen drie menselijke kampioenen, waaronder de wereldkampioenen van twee internationale competities, in head-to-head races. Swift won 15 van de 25 races en registreerde de snelste tijd. Het is de eerste keer dat kunstmatige intelligentie een wedstrijd wint van mensen.
- Een door AI-gestuurde drone genaamd heeft menselijke professionele drone-racers verslagen in 15 van de 25 races en de snelste tijd geregistreerd;
- Het is de eerste keer dat kunstmatige intelligentie een overwinning behaalt in een echte race tegen menselijke tegenstanders.
- Swift’s succes is gebaseerd op een combinatie van algoritmen die sensorinvoer en camerabeelden verwerken om race-omstandigheden te navigeren.
AI for the win
De overwinning is niet alleen een primeur, maar ook een bewijs van de vooruitgang in de ontwikkeling van autonome vliegende drones. Het onderzoeksteam achter Swift benadrukt dat dit een grote stap voorwaarts is voor het veld. Aangezien de drone zelfstandig kan navigeren en beslissingen kan nemen op basis van de gegevens die hij ontvangt, kunnen de resultaten van dit onderzoek bijdragen aan het energiezuiniger maken van drones.
Swift’s geheim
Wat onderscheidt Swift echter van andere AI-drones? Wellicht wordt alles wat je de naam ‘Swift’ geeft een succes, maar volgens de wetenschappers is het succes te danken aan een combinatie van algoritmen die Swift gebruikt om te navigeren tijdens de race. De drone maakt gebruik van een neuraal netwerk, dat de hoekpunten van de poorten detecteert op basis van camerabeelden, en traditionele algoritmes die sensorinvoer verwerken over snelheid en positie. Een tweede neuraal netwerk regelt de stuwkracht en rotatiesnelheid op basis van de input uit de andere algoritmes.
Dan is er nog een derde algoritme: ‘versterkend leren’. Het stelt de drone in staat om te leren van zijn ervaringen, prestaties te verbeteren naarmate hij meer ervaring opdoet. Volgens de onderzoekers een “cruciaal” voor het functioneren van Swift in de echte wereld.
Uitdagingen van de ‘echte wereld’
Ondanks zijn indrukwekkende prestaties, is Swift niet zonder zijn beperkingen. De raceomstandigheden in de echte wereld vormen een uitdaging voor de AI-drone. Factoren zoals veranderingen in lichtomstandigheden, minder gedefinieerde poorten en andere concurrerende drones kunnen de prestaties van de drone beïnvloeden.
Drone-racen in de echte wereld is een uitdaging voor robotici, omdat er onverwachte gebeurtenissen plaatsvinden waarvoor gegevens uit eerdere trainingen niet kunnen helpen. Hoewel Swift in staat was om menselijke piloten in veel races te verslaan, werd hij in veertig procent van de races verslagen en had hij te maken met crashes, vooral in reactie op veranderingen in de omgeving.
Toekomst van AI in drone races
De overwinning van Swift is een belangrijke stap voorwaarts in de wereld van AI en drone-racen, maar er is nog veel werk aan de winkel. Enerzijds kan de technologie achter Swift helpen bij het ontwerpen van energiezuinigere drones. Anderzijds kunnen de resultaten van het onderzoek toepassingen hebben in gebieden zoals zoek- en reddingsoperaties en inspecties van grote structuren.
Hoewel er zorgen zijn over de mogelijke militaire toepassingen van AI-drones, is het belangrijk te benadrukken dat Swift voornamelijk is ontworpen voor drone-races. De drone is klein en licht, en zijn manoeuvreervermogen is gebaseerd op sensoren en rekenkracht aan boord. Hoewel de militaire interesse in AI-drones groot is, zijn experts voorzichtig met het direct toepassen van deze vooruitgangen in militaire contexten.
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
