Специалистам Цюрихского университета удалось разработать алгоритмы, по которым искусственный интеллект, управляя квадрокоптером, смог обойти в гонке другие дроны, контролируемые людьми. Вместе с тем, ученые университета признались, в реальном времени компьютер пока не может составлять идеальную траекторию перемещения дрона, поэтому гонщикам нужно было своими силами формировать полетное задание заранее.
Для того чтобы испытать возможности искусственного интеллекта, была создана специальная экспериментальная гоночная трасса с кольцами, рамками, барьерами и прочими препятствиями. Вместе с искусственным интеллектом соревновались два пилота мирового класса, однако квадрокоптер, управляемый ИИ по ранее сформированному полетному заданию, показал самый лучший результат круга. Такая победа – очень значимое достижение цюрихских ученых в разработке нейросетей, поскольку ранее, при соревнованиях с человеком, интеллектуальные дроны показывали худший результат, если сравнивать даже с неопытными пилотами.
Ученые отметили, при управлении дроном, человек всегда принимал более резкие и кардинальные решения по внутренним ощущениям, в то время как разработчики для ИИ-дрона рассчитывали траекторию полета через набор множественных кривых линий. Причем ИИ-дрон самостоятельно так и не смог провести расчет полета в реальном времени, а исследователи для победного круга потратили на составление маршрута более одного часа.
Вместе с тем, в Цюрихском университете выразили уверенность, что уже в ближайшем будущем нейросети самостоятельно научатся высчитывать оптимальные маршруты в реальном времени. По словам ученых, подобные инженерные разработки смогут использоваться в ряде сфер – например, при развитии системы муниципальных воздушных такси, доставке заказов с помощью роботов, устранении аварий жилищно-коммунальными службами, а также при мониторинге инфраструктуры отдаленных населенных пунктов автоматическими комплексами.
Источник фото: rubryka.com
