Yapay zekâ, en iyi insan dron pilotlarını geride bıraktı.

Drone, GPS, harici hareket yakalama sistemleri, stereo kameralar veya önceden yüklenmiş bir harita olmadan yarış pistini tamamladı. Tek bir rolling shutter kamerası, ivme ve dönüşü ölçen bir IMU (inertial measurement unit) sensörü ve mikrodenetleyici sınıfında küçük bir çipi vardı.

Ağırlığı 966 gram, boyutları ise 30 x 28 x 10 santimetre.

Tek kamera, 500 Hz kontrol

Sensör verileri, kapıları tanıyan ve dronun konumunu tahmin eden bir sinir ağına (nevral ağa) girdi. Bu ağ, saniyede 500 kez dörd propellerin komutlarını güncelledi. Araştırmacılar, dronun sadece kapıları değil, bir sonraki kapının nerede olacağını da tahmin ettiğini gösteren görseller paylaştı.

Yarış pistinde MonoRace, 11 kapılı iki turu 16.56 saniyede tamamlayıp en yüksek 102 km/saat hıza ulaştı.

Milyonlarca denemeyle öğrenme

Eğitim, pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) yöntemiyle bir fizik simülatöründe gerçekleşti. Çalışmanın ortak yazarı Guido de Croon, "Pekiştirmeli öğrenme simülasyonda çalıştı, çünkü milyonlarca deneme-yanılma gerektiriyor," dedi.

Model, çarpma önleme ve ilk kapıya ulaşma gibi temel becerilerden başlayarak, zamanla daha hızlı ve ileriye giden uçuş stratejileri geliştirdi.

Araştırmacılar, eğitimde ağırlık, voltaj, sürtünme, sensör gürültüsü ve propeller durumu gibi parametreleri değiştirerek modelin farklı dronları da kontrol edebilmesini sağladılar.

Fiziksel AI için ilerleme

De Croon, bu sistemin insan pilotları için güçlü bir antrenman aracı olabileceğini, satranç programlarının insan oyuncuları nasıl ileri taşıdığını hatırlatarak belirtti. Daha geniş anlamda, robotların sınırlı algılama ve işlem gücüyle yüksek hızlarda algılama, karar verme ve eylem gerçekleştirebildiğini kanıtladı.

Kontrol ağı, mikrodenetleyici büyüklüğündeki bir çipte çalışıyor; bu da gelişmiş kontrolün büyük bir bilgisayar gerektirmediğini gösteriyor. De Croon, aynı boyuttaki bir ağın, en hızlı tur süresi yerine minimum enerji tüketimi için optimize edilebileceğini ve bu sayede günlük robotiklerde güç tüketiminin azaltılabileceğini ekledi.

Paylaşılan videodaki bazı görüntülerin bilgisayar üretimi olduğunu belirten Delfit Teknoloji Üniversitesi profesörü Guido de Croon, bunların kasıtlı görsel efektler olduğunu açıkladı. Tamamen simüle edilmiş tek kesit, eğitim sürecini gösteren yaklaşık iki dakikalık bölümde yer alıyor; gerisi gerçek uçuş görüntülerinden oluşuyor.