A2RLドローン選手権、自律飛行へのAI導入の先駆けに

• TIIレーシングは、選手権の最速自律飛行ラップを記録し、高速かつビジョンベースの自律飛行における新たなベンチマークを確立
• MAVLABは、複雑な共有環境における堅牢なマルチエージェント自律性を実証し、マルチドローン部門でタイトルを獲得
• 人間のFPVパイロットであるミンチャン・キムは、人間対AIの決勝戦で、接戦の末、AI競技者に僅差で勝利

アラブ首長国連邦アブダビ--(BUSINESS WIRE)--（ビジネスワイヤ） -- アブダビ自律レーシングリーグ（A2RL）ドローン選手権は、自律と人間のパフォーマンスを試すものとなりました。テクノロジーイノベーション研究所のTIIレーシングが、AIスピードチャレンジで最速の自律ラップを記録して優勝した一方、人間の一人称視点（FPV）パイロットで世界FPVチャンピオンの ミンチャン・ キムが、人間対AIの決勝戦で僅差で勝利を収めました。

先端技術研究会議（ATRC）のイノベーション促進部門であるASPIREが主催したこのイベントでは、視覚ベースの自律性の急速な進歩と、人間の本能と高速な機械の実行との間に依然として存在するわずかな差の両方が強調されました。

UMEX開催中の1月21日～22日の2日間にわたり開催されたA2RL選手権では、一流のAI研究チームと世界トップクラスのFPVパイロットが集結し、様々なレース形式で競い合いました。実際のレース環境下における認識、意思決定、そして操縦技術が試されました。大会全体で総額60万米ドルの賞金が授与されました。

TIIレーシングがAIスピードチャレンジで選手権におけるベンチマークを樹立

AIスピードレース部門では、TIIレーシングが選手権最速のパフォーマンスを発揮し、ベンチマークラップタイム12.032秒を記録しました。これは全出場者中最速の記録となりました。MAVLABも12.832秒で僅差のタイムを叩き出し、上位陣のパフォーマンス差が縮まっていることを浮き彫りにしました。

アスパイアのCEOであるステファン・ティンパノ氏は、「今年、特に目立ったのは、フィールド全体における総合的な進歩です。シーズン1と比較して、チームはより高い速度、より高い安定性、そして一貫性を実現しており、その原動力はほぼすべてソフトウェアの進歩にあります。この加速は、オープンで競争の激しい環境において、自律走行能力がいかに急速に成熟しているかを示しています」と述べています。

AIスピードレースは、他のドローンの干渉を受けず、視界の精度、制御精度、そして障害物のないコース上での最高速度に焦点を当て、自律飛行能力そのものを競うレースです。今年の結果は、アルゴリズムの改善のみによってもたらされた、視覚に基づく自律性と機内意思決定の明確な進歩を反映しています。

TIIレーシングのテクニカルディレクターであるジョバンニ・パウ氏は、「最速ラップの達成は、当社のソフトウェア開発とテストの深さを物語っています。純粋な自律走行チャレンジでこのレベルのパフォーマンスを発揮できたことは、制御され視覚に基づくシステムが限界まで追い込まれた時に、どのような成果を上げられるかを示しています」と述べています。

マルチドローンレースが共有空域での協調性をテスト

AIマルチドローンレースの形式では、焦点が個々のスピードから共有空域での相互作用と調整に移りました。MAVLABは、マルチドローン ゴールド レースで勝利を収め、強力なマルチエージェント計画とプレッシャー下での一貫性を実証しました。フライバイは、マルチドローンシルバーレースで優勝し、選手権全体において、深さと競争力が増していることを浮き彫りにしました。

これらのレースでは、リアルタイムの衝突回避、軌道プランニング、動的環境での堅牢性がテストされました。これらは、自律飛行システムにとって依然として最も複雑な特性のなっています。

人間対AIの決勝戦：9ゲーム制の接戦

人間のAIの対決は、選手権における最も注目されるイベントの1つとなり、最終戦までもつれ込みました。FPV世界チャンピオンのミンチャン・キムは、TIIレーシングと9戦制の激戦を繰り広げ、4勝4敗で引き分けとなりました。

最後の走行では、自律飛行ドローンがゲートに衝突して回復できなかったため、キム氏はリードを維持し、人間のパイロットの勝利を確保しました。

同一条件下でテストされた自律システム

この選手権では、自律システムを世界で最も優れた人間のドローンレーサーと直接比較し、一瞬の認識、正確な制御、持続的なプレッシャー下での回復力を要求するシナリオで AI のパフォーマンスが試されました。

すべてのドローンは、前方を向いた単眼RGBカメラ1台と慣性計測ユニット（IMU）を搭載した完全自律走行で競技に参加しました。LiDAR、ステレオビジョン、GPS、外部測位システムの使用は禁止されました。

この最小限のセンサー構成は、人間のパイロットが認識できる知覚を再現し、センサーの複雑さではなくAIソフトウェアによって性能向上がもたらされることを保証します。このアプローチにより、現実世界の民間自律走行の制約との関連性を維持しながら、人間と機械の直接的な同一条件比較が可能になります。

A2RLサミット3.0は、競争から展開までの道筋を検証します

この選手権は、UMEX初日のA2RLサミット3.0に続いて開催され、政策立案者、研究者、業界リーダーらが、自律走行レースから得られたインサイトが、競技環境を超えたAIを活用したシステムの安全で責任ある導入にどのように役立つかを検討しました。

サミットでは、duの最高技術責任者であるサレム・アルバルーシ氏や、アブダビ・ゲーミングのシニア・イネーブルメント・ディレクターであるマルコス・ミュラー・ハビッグ氏など、政府、研究機関、産業界のトップリーダーが講演を行いました。議論は、規制、シミュレーションから現実世界への技術移転、そして物流、緊急対応、将来の航空モビリティなど、様々な分野における自律性拡大に必要な道筋にまで及びました。

A2RLは競争の場を超えて、公共の科学テストベッドとして機能し、長年にわたる自律システム研究を、目に見える形で測定可能な数日間のパフォーマンスに凝縮しています。AIシステムを極限環境に高速でさらすことで、A2RLは信頼性の高いベンチマークを提供し、実世界のアプリケーションに直接的な情報を提供するとともに、応用研究、AI、自律システムイノベーションのグローバルハブとなるというアブダビの目標をさらに強化します。

配信元： AETOSWire

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