KI besiegt menschlichen Champion erneut! Es könnte neue Durchbrüche im Bereich des autonomen Fahrens geben →

Zum ersten Mal gelang es einer Drohne, einen menschlichen Gegner in einem Eins-gegen-Eins-Meisterschaftsspiel zu besiegen. Hinter der Drohne steckte ein künstliches Intelligenzsystem namens Swift, und das entsprechende Papier wurde auch auf dem Cover der Zeitschrift Nature veröffentlicht.

Wie wird KI zum Spielleiter?

In Spielen wie Schach, StarCraft, Dota2 und GT-Rennen werden virtuelle, von Computern gesteuerte Spieler durch Deep-Reinforcement-Learning-Systeme (RL) realisiert. Unter der Kontrolle eines Deep-Reinforcement-Learning-Systems kann ein virtueller Computerspieler einen menschlichen Spieler leicht besiegen, doch bei Wettkämpfen in der realen Welt sind KI-Entscheidungen und -Operationen mit vielen Schwierigkeiten konfrontiert.

Drohnenrennen aus der First-Person-Perspektive (FPV) sind Wettbewerbe, bei denen professionelle Spieler Drohnen mit hoher Geschwindigkeit auf einer 3D-Strecke fliegen. Der Pilot kann die Umgebung aus der Perspektive der Drohne anhand der von der Bordkamera übertragenen Bilder beobachten und so Vorgänge wie Beschleunigen, Abbremsen und Wenden ausführen, sodass die Drohne Hindernisse auf der Strecke passieren kann.

Swift (blau) und Human (rot) kämpfen, sieben quadratische Tore, die jeder in jeder Runde einzeln durchqueren muss, Bildquelle: Referenz [1]

Für autonome Drohnen ist es schwierig, auf dem Niveau professioneller Piloten zu fliegen, da die Roboter innerhalb ihrer physikalischen Grenzen fliegen müssen und ihre Geschwindigkeit und Position nur anhand der Bordsensoren schätzen können.

Zu den herkömmlichen Methoden des Drohnenrennens gehören Flugbahnplanung und modellprädiktive Regelung (MPC), diese Methode kann jedoch nur unter idealen Bedingungen umgesetzt werden. Sobald es zu Störungen kommt, bricht das gesamte System zusammen.

Bildquelle: piqsels

Das Swift-System überwindet diese Schwierigkeit. Das Swift-System besteht aus zwei Hauptmodulen:

Das erste ist das Wahrnehmungssystem, das hochdimensionales Sehen (d. h. räumliches stereoskopisches Sehen) und Trägheitsinformationen in niedrigdimensionale Codes umwandelt;

Das zweite ist das Steuerungssystem, das die vom Wahrnehmungssystem erzeugten niedrigdimensionalen Codes aufnimmt und Steuerbefehle generiert. Durch die Kombination dieser beiden Systeme können Entscheidungen in Echtzeit angepasst werden, basierend auf subtilen Änderungen in der physischen Umgebung.

Natürlich reichen fortschrittliche Wahrnehmungs- und Kontrollsysteme nicht aus, um gegen menschliche Meisterfahrer anzutreten.

Inwiefern ist das Swift-System besser als Menschen?

Das Swift-System hat gegenüber menschlichen Fahrern gewisse strukturelle Vorteile.

Swift-System, Bildquelle: Referenz [1]

Erstens kann es Trägheitsdaten von einer integrierten Trägheitsmesseinheit nutzen.

Dies ähnelt dem menschlichen Gleichgewichtssystem, das menschliche Piloten bei Rennen nicht nutzen können, da sie sich nicht tatsächlich im Flugzeug befinden und die auf dieses einwirkenden Beschleunigungen nicht spüren können.

Zweitens profitiert das Swift-System von einer geringeren sensorischen und motorischen Latenz (40 Millisekunden bei Swift im Vergleich zu durchschnittlich 220 Millisekunden bei menschlichen Experten).

Beim FPV-Rennen kommen Quadrocopter zum Einsatz, die zu den wendigsten Maschinen aller Zeiten gehören. Bei Wettkämpfen üben die Flugzeuge Kräfte aus, die mindestens das Fünffache ihres Eigengewichts betragen. Selbst in einem begrenzten Raum können die Geschwindigkeiten 100 Kilometer pro Stunde überschreiten und die Beschleunigungen betragen ein Vielfaches der Erdbeschleunigung. Daher trägt eine geringere Latenz dazu bei, das Flugzeug flexibler zu machen.

Während des eigentlichen Wettkampfablaufs übten menschliche Piloten eine Woche lang auf der Strecke. Anschließend müssen von Swift und Menschen gesteuerte Drohnen auf der Feldstrecke in der richtigen Reihenfolge durch jedes Tor fahren. Swift gewann alle drei Kopf-an-Kopf-Wettkämpfe gegen die menschlichen Champions und stellte sogar einen Rekord für das schnellste Finish auf.

Bildquelle: piqsels

Nachdem KI-gesteuerte Drohnen den Menschen den Rang abgelaufen haben, besteht bei autonomen mobilen Robotern noch viel Raum für Verbesserungen.

Wenn beispielsweise ein Mensch eine Drohne steuert, kann er die Drohne auch bei einer Kollision steuern, sodass sie weiterfliegt und die Strecke zurücklegt, solange die Hardware noch ordnungsgemäß funktioniert. Swift verfügt jedoch nicht über eine Ausbildung zur Wiederherstellung nach einer Kollision.

Trotz ihrer zahlreichen Einschränkungen stellt die Forschung einen Meilenstein in der mobilen Robotik und maschinellen Intelligenz dar, der die schnelle Entwicklung autonomer Bodenfahrzeuge, Luftfahrzeuge und persönlicher Roboter ermöglichen wird.

Verweise

[1] Kaufmann, E., Bauersfeld, L., Loquercio, A. et al. Drohnenrennen auf Meisterschaftsniveau mit Deep Reinforcement Learning. Nature 620, 982–987 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06419-4

Planung und Produktion

Quelle: Öffentliches WeChat-Konto der „Voice of Science and Technology Association“

Autor: SamKakeru, populärwissenschaftlicher Autor

Herausgeber: Jin Yufen