Az A2RL Drónbajnokság meghatározza az ütemet az autonóm repülés terén használt mesterséges intelligencia számára

• A TII Racing futotta a bajnokság leggyorsabb autonóm körét, új mércét állítva fel a nagysebességű, látásalapú önvezető járművek terén
• A MAVLAB nyerte el a többdrónos címet, robusztus többágenses autonómiát mutatva komplex, megosztott környezetekben
• MinChan Kim FPV pilóta, szoros küzdelemben győzte le mesterséges intelligencia alapú versenytársát egy döntő, ember kontra mesterséges intelligencia párharcban 

ABU DHABI, Egyesült Arab Emírségek--(BUSINESS WIRE)--Az Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) Drónbajnokság döntő próbára tette az autonóm gépi és az emberi teljesítményt, ahogyan a Technológiai Innovációs Intézet TII Racing csapata futotta a leggyorsabb autonóm kört az AI Speed ​​Challenge megnyeréséhez, míg egy pilótaszemszögből (FPV) irányító ember, MinChan Kim – FPV világbajnok, szűk győzelmet aratott az Ember kontra mesterséges intelligencia (AI) döntőben.

Az ASPIRE, a Fejlett Technológiai Kutatótanács (ATRC) innovációgyorsító részlege által megrendezett esemény rávilágított mind a látásalapú autonómia gyors fejlődésére, mind a szűk határokra, amelyek még mindig elválasztják az emberi ösztönt a gépi végrehajtástól.

A január 21-22-én az UMEX keretében megrendezett kétnapos A2RL bajnokságon vezető mesterséges intelligencia kutatócsoportokat és világszínvonalú FPV pilótákat hozott össze, hogy valós versenykörülmények között több versenyformátumban mérjék össze az érzékelést, a döntéshozatalt és az irányítást. A verseny során 600 000 dollár értékű nyereményalap került kiosztásra.

A TII Racing állítja fel a bajnokság meghatározó mércéjét az AI Speed ​​Challenge-ben

Az AI Speed ​​Race (mesterséges intelligencia gyorsasági) versenyen 12,032 másodperces rekordidővel a TII Racing nyújtotta a bajnokság leggyorsabb teljesítményét, ami az összes versenyző közül a leggyorsabb időnk számított. 12,832 másodperces idővel szorosan követte őt a MAVLAB, ami jól mutatja a mezőny élén állók egyre szűkülő teljesítménybeli különbségét.

Stephane Timpano, az ASPIRE vezérigazgatója elmondta: „Ami kiemelkedő idén, az a mezőnyben elért kollektív fejlődés. Az 1. szezonhoz képest a csapatok nagyobb stabilitással és következetességgel nagyobb sebességet érnek el, ami szinte teljes mértékben a szoftverfejlesztéseknek köszönhető. Ez a gyorsulás azt mutatja, hogy milyen gyorsan fejlődik az autonóm képesség, ha nyílt, versenyképes környezetben kihívások elé állítják őket.”

Az AI Speed ​​Race elszigeteli a nyers autonóm képességeket, összpontosítva az érzékelés pontosságára, a vezérlés precizitására és a maximális sebességre egy tiszta pályán, más drónok beavatkozása nélkül. Az idei eredmények egyértelmű javulást mutatnak a teljes mértékben algoritmikus fejlesztés által vezérelt látásalapú autonómia és fedélzeti döntéshozatal terén.

Giovanni Pau, a TII Racing technikai igazgatója a következőket nyilatkozta: „A leggyorsabb kör elérése szoftverfejlesztésünk és tesztelésünk mélységét tükrözi. Az ilyen szintű teljesítmény egy tisztán autonóm versenyben megmutatja, hogy mire képesek a fegyelmezett, látásvezérelt rendszerek, ha a határaikat feszegetjük.”

Többdrónos versenytesztek koordinációja osztott légtérben

Az AI Multi-Drone Race formátumok az egyéni sebességről az osztott légtérben való interakcióra és koordinációra helyezték át a hangsúlyt. A MAVLAB lett a Multi-Drone Gold Race győztese, erős többágenses tervezést és nyomás alatti következetességet mutatva. A FLYBY szerezte meg az első helyet a Multi-Drone Silver Race versenyben, ami jól mutatja a bajnokság mezőnyének növekvő mélységét és versenyképességét.

Ezek a versenyek a valós idejű ütközések elkerülését, a pályatervezést és a dinamikus környezetekben való ellenálló képességet tesztelték, amelyek továbbra is az autonóm légi rendszerek legösszetettebb kihívásai közé tartoznak.

Ember kontra mesterséges intelligencia finálé: A kilenc meccs legjobbjának leszámolása

Az Ember kontra mesterséges intelligencia kihívás volt a bajnokság egyik legmeghatározóbb pillanata, ahol a verseny egészen az utolsó döntő futamig tartott. Az FPV világbajnok, MinChan Kim a TII Racinggel nézett farkasszemet egy kilenc meccses összecsapásban, ahol 4-4-es eredménynél még döntetlen volt a mérkőzés.

Az utolsó futamban Kim megtartotta előnyét, amikor az autonóm drón egy kapunak ütközött, amelyből nem tudott felépülni, így az emberi pilóta aratott győzelmet.

Autonóm rendszerek tesztelése azonos körülmények között

Az autonóm rendszereket a világ néhány legkiválóbb emberi drónversenyzőjével összehasonlítva a bajnokság olyan helyzetekben tette próbára a mesterséges intelligencia teljesítményét, amelyek a másodperc töredéke alatti érzékelést, precíziós irányítást és tartós nyomás alatti ellenálló képességet igényeltek.

Minden drón teljesen autonóm módon versenyzett, egyetlen előre néző monokuláris RGB kamerát és egy inerciális mérőegységet használva. LiDAR, sztereó látás, GPS és külső helymeghatározó rendszerek használata nem volt engedélyezett.

Ez a minimális érzékelőkonfiguráció tükrözi az emberi pilóták számára elérhető érzékelést, és biztosítja, hogy a teljesítménynövekedést a mesterséges intelligencia szoftver, nem pedig az érzékelők összetettsége vezérelje. Ez a megközelítés az ember és a gép közötti közvetlen, hasonló összehasonlítást tesz lehetővé, miközben megőrzi a valós polgári autonómiakorlátok relevanciáját.

Az A2RL Summit 3.0 a versenytől a telepítésig vezető utakat vizsgálja

A bajnokság az UMEX nyitónapján megrendezett A2RL Summit 3.0 konferenciát követte, ahol politikai döntéshozók, kutatók és iparági vezetők vizsgálták meg, hogy az önvezető versenyzésből származó információk hogyan segíthetik a mesterséges intelligencia által vezérelt rendszerek biztonságos és felelősségteljes telepítését a versenykörnyezeten túl.

A csúcstalálkozón kormányzati, kutató és iparági vezetők, köztük Salem AlBalooshi, a du technológiai igazgatója és Marcos Muller-Habig, az Abu Dhabi Gaming vezető képzési igazgatója is közreműködtek. A megbeszélések a szabályozásra, a szimulációból a valóságba való áttérésre, valamint az autonómia ágazatokon átívelő skálázásához szükséges útvonalakra koncentráltak, beleértve a logisztikát, a vészhelyzet-elhárítást és a jövőbeli légi mobilitást.

A versenyen túl az A2RL nyilvános tudományos tesztközpontként működik, amely évekig tartó autonóm rendszerkutatás eredményeit látható, mérhető teljesítményű napokba sűríti. Azzal, hogy a mesterséges intelligencia rendszereket nagy sebességgel szélsőséges körülményeknek teszi ki, az A2RL hiteles referenciaértékeket biztosít, amelyek közvetlenül tájékoztatják a valós alkalmazásokat, és megerősítik Abu Dhabi azon törekvését, hogy globális központként szolgáljon az alkalmazott kutatás, a mesterséges intelligencia és az autonóm rendszerek innovációja terén.

Forrás: AETOSWire

E közlemény hivatalos, mérvadó változata az eredeti forrásnyelven közzétett szöveg. A fordítás csak az olvasó kényelmét szolgálja, és összevetendo a forrásnyelven írt szöveggel, amely az egyetlen jogi érvénnyel bíró változat.