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Komponenten | 27 November 2017

Drone Race: Mensch gegen künstliche Intelligenz

Der Drohnenrennsport ist ein Hochgeschwindigkeitssport, der instinktive Reflexe erfordert. Aber Menschen werden hier nicht lange unter sich bleiben.
Forscher am Jet Propulsion Laboratory der NASA in Pasadena, Kalifornien, haben ihre Arbeit vor kurzem erprobt. Timing-Runden durch einen verdrehten Hindernisparcours musste absolviert werden. Künstliche Intelligenz (A.I.) trat dabei gegen einen professionellen menschlichen Piloten an.

Das Rennen, das am 12. Oktober stattfand, beendete zwei Jahre Forschung zu Drohnenautonomie (von Google finanziert). Google interessierte sich für die Arbeit von JPL auf dem Gebiet der vision-basierten Navigation für Raumfahrzeuge - Technologie, die auch für Drohnen angewendet werden kann. Um den Fortschritt zu demonstrieren, richtete JPL-Team einen 'Studienparcour' für eine ihrer A.I. Drohnen und die vom Weltklasse-Pilot Ken Loo gesteuerte Drohne.

Das Team baute drei eigene Drohnen (genannt Batman, Joker und Nightwing) und entwickelte die komplexen Algorithmen, die die Drohnen benötigten, um mit hoher Geschwindigkeitfliegen zu können und dabei gleichzeitig auch Hindernissen ausweichen zu können. Diese Algorithmen wurden in die Tango-Technologie von Google integriert, bei deren Entwicklung JPL ebenfalls beteiligt war.

Die Drohnen wurden nach Rennspezifikationen gebaut und können in einer geraden Linie fliegend bis zu 129 km/h) erreichen. Aber auf dem Hindernisparcour in einem JPL-Lagerhaus konnten sie nur mit 48 bis 64 km/h fliegen. Dann mussten die Bremsen betätigt werden.

"Wir haben unsere Algorithmen gegen einen Menschen eingesetzt, der viel mehr nach Gefühl fliegt", sagte Rob Reid von JPL, dem Task Manager des Projekts. "Sie können tatsächlich sehen, dass die A.I. die Drohne sanft um den Kurs fliegt, während menschliche Piloten dazu neigen, aggressiv zu beschleunigen, so dass ihr Flugweg ruckartiger wirkt."

Im Vergleich zu Loo flogen die Drohnen behutsamer, aber beständiger. Ihre Algorithmen sind immer noch in der Entwicklung. Zum Beispiel bewegten sich die Drohnen manchmal so schnell, dass Bewegungsunschärfe sie dazu veranlasste, ihre Umgebung aus den Augen zu verlieren.

Loo erreichte höhere Geschwindigkeiten und konnte eindrucksvolle Luftkorkenzieher ausführen. Aber er war durch Erschöpfung eingeschränkt, etwas, mit dem sich die A.I.-pilotierten Drohnen nicht befassen mussten.

"Das ist definitiv der am dichtesten gepackte Track, den ich jemals geflogen bin", sagte Loo. "Einer meiner Fehler als Pilot ist, dass ich leicht müde werde. Wenn ich mental erschöpft bin, beginne ich mich zu verirren, auch wenn ich den Kurs zehnmal geflogen bin."

Der A.I. und der menschliche Pilot begann mit ähnlichen Rundenzeiten, nach Dutzenden von Runden lernte Loo den Kurs und wurde kreativer und agiler. In den offiziellen Runden lag Loo durchschnittlich 11,1 Sekunden vor den autonomen Drohnen mit durchschnittlich 13,9 Sekunden.

Letztere war jedoch insgesamt konsistenter. Wo Loos Zeiten sich mehr änderten, konnte der A.I jede Runde die gleiche Rennlinie fliegen.

Ohne Autopilot sind autonome Drohnen in der Regel auf GPS angewiesen, um sich zurechtzufinden. Das ist keine Option für Innenräume wie Lagerhallen oder dicht-besiedelte Stadtgebiete. Ein ähnliches Problem besteht für autonome Autos.

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