Drohnenrennen: KI-System schlägt Drohnenweltmeister
Wer fliegt schneller: Mensch oder künstliche Intelligenz (KI)? Ein Team der Universität Zürich (UZH) und von Intel hat eine KI entwickelt, die Drohnen steuern kann. Sie musste sich unter anderem mit dem Weltmeister im Drohnenrennen messen.
Swift heißt das KI-System, das das Team der UZH gegen die weltbesten Drohnenpiloten hat antreten lassen: Alex Vanover, 2019 Drone Racing League Champion, Thomas Bitmatta, der im selben Jahr den MultiGP Drone Racing Champion wurde, und Marvin Schaepper, dreifacher Schweizer Meister. Mit Geschwindigkeiten von zum Teil mehr als 100 km/h rasten die Drohnen durch den Parcours, der aus sieben quadratischen Toren auf einer Fläche von 25 mal 25 Metern bestand.
Insgesamt 25 Rennen wurden geflogen. Das Ergebnis war eindeutig: 15 Mal schlug Swift die menschliche Herausforderer. Die Bestzeit des KI-Piloten lag dabei eine halbe Sekunde unter der des besten menschlichen Piloten. Die Ergebnisse beschreibt das Team in der Fachzeitschrift Nature(öffnet im neuen Fenster) .
Swift brachte sich das Fliegen selbst bei
Das Team hat die KI in einer simulierten Umgebung trainiert. Das System hat sich das Fliegen nach der Versuch-und-Irrtum-Methode selbst beigebracht. Dabei nutzte es ein Verfahren des maschinellen Lernens mit der Bezeichnung Reinforcement Learning.
Wichtig ist die Positionsbestimmung. Bislang waren KI-Drohnen zum schnellen Fliegen auf ein externes Positionsbestimmungssystem angewiesen. Ohne ein solches System waren sie deutlich langsamer als die menschlichen Gegner. Swift navigiert selbst, mithilfe von Sensordaten.
Das System reagiert in Echtzeit auf die Bilder, die die Kamera der Drohne liefert, und die Beschleunigung und Geschwindigkeit, die ein Trägheitssensor (Inertial Measurement Unit, IMU) misst. Ein künstliches neuronales Netz nutzt die Kameradaten, um die Drohne im Raum zu lokalisieren und die Tore entlang der Rennstrecke zu erkennen. Diese Informationen werden an eine Steuereinheit weitergeleitet, die ebenfalls auf einem tiefen neuronalen Netz basiert. Sie wählt die beste Aktion aus, um die Strecke so schnell wie möglich zu beenden.
Nach einem Monat simulierter Flugzeit – auf dem Rechner weniger als eine Stunde – war Swift bereit für den Wettkampf mit den menschlichen Gegnern auf dem anspruchsvollen Kurs, der unter anderem ein Split-S enthielt, eine akrobatische Übung, bei der die Drohne halb gerollt wird und bei voller Geschwindigkeit einen absteigenden Halblooping vollführt.
Menschen sind anpassungsfähiger als KI
Solange die Bedingungen so blieben, wie Swift sie trainiert hatte, hatte das KI-System die Nase vorne. Änderten sich die Bedingungen aber, etwa wenn es zu hell war, dann konnte sich die Menschen besser an die veränderte Situation anpassen.
In komplexen Spielen wie Schach oder Go ist KI dem Menschen schon seit Längerem überlegen. "Physische Sportarten sind für die KI eine größere Herausforderung, weil sie weniger vorhersehbar sind als Brett- oder Videospiele" , sagte Davide Scaramuzza(öffnet im neuen Fenster) , Leiter der Robotik- und Wahrnehmungsgruppe an der UZH.
Die Drohnenrennen waren jedoch kein Selbstzweck: Swift soll Drohnen beispielsweise bei Forschungs- oder Katastropheneinsätzen steuern, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt. "Drohnen haben eine begrenzte Batteriekapazität; sie brauchen den Großteil ihrer Energie, um in der Luft zu bleiben. Wenn wir schneller fliegen, erhöhen wir ihren Nutzen" , sagte Scaramuzza. "Bei Anwendungen wie der Überwachung von Wäldern oder der Erforschung des Weltraums ist dies wichtig, um große Flächen in kurzer Zeit zu erfassen. In der Filmindustrie könnten schnelle autonome Drohnen für die Aufnahme von Actionszenen eingesetzt werden. Nicht zuletzt kann eine hohe Fluggeschwindigkeit einen entscheidenden Unterschied in Rettungsaktionen machen – etwa bei Drohnen, die in ein brennendes Gebäude geschickt werden. "