Не успела профессия пилотов квадрокоптеров стать привычной для людей, как она уже начинает вытесняться искусственным интеллектом. Пока этого ещё не случилось, но если эксперимент лаборатории реактивных двигателей NASA (Jet Propulsion Laboratory) о чём-то говорит, ждать осталось недолго. Агентство давно тестирует автономные дроны, а недавно представило результаты испытаний в гоночном залёте компьютера с профессиональным пилотом.
Хорошая новость в том, что человек пока ещё может победить, но лишь после некоторой практики на маршруте. В пресс-релизе NASA сообщила, что успешное соревнование стало возможным благодаря двухлетним исследованиям в области автономных дронов. Их спонсировала компания Google, а тестовые дроны, названные «Бэтменом», «Джокером» и «Найтвингом» в честь супергероев, использовали технологию Google Tango для создания карт окружения в 3D. Коптеры вполне соответствуют по характеристикам настоящим гоночным моделям и могут летать на скорости до 130 км/ч. Впрочем, на маршруте в помещении, где проходили тесты NASA, они развивали вдвое меньшую скорость из-за ограничений пространства.
Бросить вызов компьютерам NASA было суждено пилоту Кену Лу (Ken Loo), участвующему под псевдонимом FlyingBear в международной лиге гонок на дронах (Drone Racing League). Согласно отчёту NASA, вначале ИИ смог обойти Кена Лу, но лишь до того момента, пока последний не понял особенности маршрута. «Это определённо самая насыщенная трасса, по которой я когда-либо летал. Одной из моих проблем как пилота является усталость. Когда я умственно устаю, то начинаю теряться, даже если летал по маршруту уже 10 раз», — отметил FlyingBear.
ИИ, конечно, не знает, что такое усталость. Также управляемые алгоритмом дроны летают гораздо точнее и плавнее, тогда как человек управляет устройством агрессивнее, часто ускоряется, и его путь выглядит более беспорядочным. И если сейчас человек ещё может выиграть в этой области у машины, с развитием алгоритмов и технологий это объективно станет невозможно. В будущем подобные наработки могут помочь использовать дроны для автономного поиска людей в чрезвычайных ситуациях или работе по управлению грузами на огромных складах.
Не успела профессия пилотов квадрокоптеров стать привычной для людей, как она уже начинает вытесняться искусственным интеллектом. Пока этого ещё не случилось, но если эксперимент лаборатории реактивных двигателей NASA (Jet Propulsion Laboratory) о чём-то говорит, ждать осталось недолго. Агентство давно тестирует автономные дроны, а недавно представило результаты испытаний в гоночном залёте компьютера с профессиональным пилотом. Хорошая новость в том, что человек пока ещё может победить, но лишь после некоторой практики на маршруте. В пресс-релизе NASA сообщила, что успешное соревнование стало возможным благодаря двухлетним исследованиям в области автономных дронов. Их спонсировала компания Google, а тестовые дроны, названные «Бэтменом», «Джокером» и «Найтвингом» в честь супергероев, использовали технологию Google Tango для создания карт окружения в 3D. Коптеры вполне соответствуют по характеристикам настоящим гоночным моделям и могут летать на скорости до 130 км/ч. Впрочем, на маршруте в помещении, где проходили тесты NASA, они развивали вдвое меньшую скорость из-за ограничений пространства. Бросить вызов компьютерам NASA было суждено пилоту Кену Лу (Ken Loo), участвующему под псевдонимом FlyingBear в международной лиге гонок на дронах (Drone Racing League). Согласно отчёту NASA, вначале ИИ смог обойти Кена Лу, но лишь до того момента, пока последний не понял особенности маршрута. «Это определённо самая насыщенная трасса, по которой я когда-либо летал. Одной из моих проблем как пилота является усталость. Когда я умственно устаю, то начинаю теряться, даже если летал по маршруту уже 10 раз», — отметил FlyingBear. ИИ, конечно, не знает, что такое усталость. Также управляемые алгоритмом дроны летают гораздо точнее и плавнее, тогда как человек управляет устройством агрессивнее, часто ускоряется, и его путь выглядит более беспорядочным. И если сейчас человек ещё может выиграть в этой области у машины, с развитием алгоритмов и технологий это объективно станет невозможно. В будущем подобные наработки могут помочь использовать дроны для автономного поиска людей в чрезвычайных ситуациях или работе по управлению грузами на огромных складах.
