В мире гонок скоростных дронов произошел прорыв, сопоставимый с легендарной победой Deep Blue в шахматах. Искусственный интеллект, разработанный исследователями Университета Цюриха, впервые победил лучших человеческих пилотов в реальных гонках.
Победа в гонках
Если вы когда-нибудь видели гонку дронов с видом от первого лица (FPV), то знаете, какое мастерство, скорость и точность управления требуется для прохождения трассы. Это напоминает просмотр Формулы-1 или знаменитых мотогонок на Острове Мэн с точки зрения гонщика. У людей на тренировки навыков прохождения трасс уходят годы тренировок.
Когда искусственный интеллект Deep Blue победил мирового чемпиона по шахматам, а AlphaGo - чемпиона по игре Го, это было впечатляюще. Но тогда речь шла о медленных стратегических играх, в которых ключевую роль играла способность компьютера анализировать миллионы прошлых партий и миллионы потенциальных ходов.
Победа в стремительных гонках - другое дело. По сути, ИИ впервые победил человека в физическом виде спорта, требующем скорости и реакции.
Система искусственного интеллекта Swift, разработанная исследователями Университета Цюриха и компанией Intel, быстро освоила сложную трехмерную трассу. В итоге ИИ победил двух чемпионов из числа людей, включая трехкратного чемпиона Швейцарии. Также ИИ смог установить лучшее время заезда.
Важно, что Swift использовал ту же однокамерную систему зрения, что и человеческие пилоты. Тем не менее, у системы было преимущество в использовании данных об ускорении, скорости и ориентации дрона в режиме реального времени с инерциального измерительного блока, установленного на борту.
Swift освоил достаточно сложную трассу с семью поворотами, запустив симуляцию сотни дронов на виртуальной трассе. Виртуальные дроны начали исследовать трассу, затем - находить оптимальные пути ее прохождения. На поиск лучшего способа прохождения трассы ушло менее часа. Если бы систем использовала для обучения реальный дрон, ей потребовалось бы около месяца реального времени.
В конце Swift уточнила свою стратегию управления, используя данные, собранные в ходе полетов в реальном мире, чтобы учесть такие вещи, как воздушные турбулентности, задержку визуального сигнала и другие факторы, отличающие симуляцию от реального мира.
После обучения Swift показал свои навыки на реальной трассе. И, по словам двукратного чемпиона мира по гонкам на MultiGP Томаса Битматты, “это было невероятно”. Дрон под управлением ИИ со старта начал входить в повороты лучше любого из человеческих гонщиков, демонстрируя нечеловеческую точность.
Самый быстрый круг Swift был на полсекунды быстрее лучшего круга, пройденного человеком. В мире высокоскоростных гонок полсекунды - это целая вечность.
Но не стоит падать духом. Как показала практика, люди все еще лучше приспособлены к изменяющимся условиям. Когда яркий солнечный свет осветил ангар ярче, чем к тому привык ИИ, дрон потерпел неудачу. Вероятно, этот недочет можно было бы устранить с помощью дополнительной тренировки. Но факт остается фактом: в то время как человеческий мозг почти бесконечно адаптивен, ИИ пока не может предусмотреть всех случайностей реального мира.
Так что нетрадиционные тактики и неожиданности могут стать нашим лучшим оружием в случае восстания машин.
