אליפות הרחפנים A2RL מאיצה AI אוטונומי

אליפות הרחפנים של ליגת המרוצים האוטונומית של אבו דאבי (A2RL) סיפקה מבחן מכריע לביצועים אוטונומיים ואנושיים כאשר TII Racing, קבוצת מרוצים אוטונומיים הפועלת תחת המכון לחדשנות טכנולוגית, קבעה את ההקפה האוטונומית המהירה ביותר וזכתה באתגר ה־AI Speed Challenge. הטייס האנושי במבט מגוף ראשון (FPV), מינצ'ן קים, אלוף העולם ב־FPV, זכה בקושי בגמר בין אדם ל־AI.

האירוע, שאורגן על ידי ASPIRE, זרוע האצת החדשנות של מועצת המחקר לטכנולוגיות מתקדמות (ATRC), הדגיש הן את ההתקדמות המהירה של אוטונומיה מבוססת ראייה והן את הפערים הצרים שעדיין מפרידים בין אינסטינקט אנושי לביצוע מכני במהירות גבוהה.

האליפות של A2RL, שהתקיימה ב־21 וב־22 בינואר במסגרת UMEX, הפגישה צוותי מחקר מובילים בתחום ה־AI וטייסי FPV מהשורה הראשונה בעולם כדי להתחרות במגוון פורמטים של מרוצים, תוך בחינת יכולות של תפיסה, קבלת החלטות ושליטה בתנאי מרוץ מציאותיים. סך פרסי הזכייה בתחרות היה 600,000 דולר ארה"ב.

במרוץ AI Speed Race, לקבוצת TII Racing היה הביצוע המהיר ביותר באליפות, עם זמן שיא של 12.032 שניות להקפה - המהיר ביותר שהושג מבין כל המתחרים. MAVLAB לא רחוקה מאחור עם זמן של 12.832 שניות, מה שהדגיש את הצטמצמות פערי הביצועים בצמרת המתחרים.

סטפן טימפנו, מנכ"ל ASPIRE, אמר: "מה שבולט השנה הוא ההתקדמות הקולקטיבית של כל המשתתפים בתחום. בהשוואה לעונה הראשונה, הקבוצות משיגות מהירויות גבוהות יותר עם יציבות ועקביות משופרות, המונעות כמעט לחלוטין מהתקדמות בתחום התוכנה. האצה זו ממחישה עד כמה היכולות האוטונומיות מתבגרות במהירות כאשר הן נבחנות בסביבה פתוחה ותחרותית."

מרוץ AI Speed Race מבודד את היכולת האוטונומית הגולמית ומתרכז בדיוק בתפיסה, בדיוק בשליטה ובמהירות מרבית במסלול נקי, ללא הפרעה של רחפנים אחרים. התוצאות של השנה משקפות עלייה ברורה ביכולות האוטונומיות המבוססות על ראייה ובקבלת ההחלטות המובנית במערכת, המונעות לחלוטין על ידי שיפורים אלגוריתמיים.

ג'ובאני פאו, המנהל הטכני ב־TII Racing, אמר: "השגת ההקפה המהירה ביותר משקפת את עומק פיתוח התוכנה והבדיקות שלנו. הביצוע ברמה זו באתגר של אוטונומיה טהורה מראה מה מערכות ממושמעות ומונעות על ידי ראייה מסוגלות להציע כאשר דוחקים אותן לקצה גבול יכולתן."

מקצי מרוץ ה־AI Multi-Drone Race שינו את המיקוד ממהירות אישית לאינטראקציה ותיאום במרחב האווירי המשותף. MAVLAB זכתה במרוץ Multi-Drone Gold Race והציגה תכנון רב־סוכני חזק ועקביות תחת לחץ. FLYBY זכתה במקום הראשון במרוץ Multi-Drone Silver Race, והדגישה את העומק והיכולת התחרותית ההולכים וגדלים בקרב כל המשתתפים באליפות.

מרוצים אלו בחנו הימנעות מהתנגשויות בזמן אמת, תכנון מסלול ועמידות בסביבות דינמיות - יכולות שעדיין נחשבות בין האתגרים המורכבים ביותר למערכות אוויריות אוטונומיות.

אתגר Human vs AI Challenge סיפק את אחד הרגעים המכוננים של האליפות. התחרות לא הוכרעה עד המרוץ הסופי. אלוף העולם ב־FPV, מינצ'ן קים, התמודד מול TII Racing בקרב הטוב מתשעה, שבו השוויון היה ארבעה ניצחונות לכל צד. במרוץ האחרון שמר קים על יתרונו כאשר הרחפן האוטונומי פגע בשער ולא הצליח להתאושש, מה שהבטיח את ניצחונו של הטייס האנושי.

כאשר מערכות אוטונומיות הושוו ישירות עם חלק מטייסי הרחפנים האנושיים המיומנים בעולם, האליפות בחנה את ביצועי ה־AI בתרחישים שהצריכו תפיסה מהירה בשבריר שנייה, שליטה מדויקת ועמידות תחת לחץ ממושך. כל הרחפנים התחרו באופן אוטונומי לחלוטין, תוך שימוש במצלמת RGB מונוקולרית אחת הפונה קדימה ויחידת מדידה אינרציאלית. לא הותר שימוש ב־LiDAR, בראייה סטראוסקופית, ב־GPS או במערכות מיקום חיצוניות.

תצורת החיישנים המינימלית הזו משקפת את יכולות התפיסה הזמינות לטייסים אנושיים, ומבטיחה שהשיפורים בביצועים יונעו על ידי תוכנת ה־AI ולא על ידי מורכבות החיישנים. הגישה מאפשרת השוואה ישירה, אחד לאחד, בין אדם למכונה, תוך שמירה על רלוונטיות למגבלות האוטונומיה האזרחית במציאות.

צילום: AETOSWire

מתחרות ליישום

האליפות התקיימה לאחר כנס A2RL Summit 3.0 ביום הפתיחה של UMEX, שבו מקבלי מדיניות, חוקרים ומובילי תעשייה בחנו כיצד תובנות ממרוצי אוטונומיה עשויות להנחות את הפריסה הבטוחה והאחראית של מערכות מונעות AI מעבר לסביבת התחרות.

לכנס נרתמו מובילים בכירים מהממשלה, מהמחקר ומהתעשייה, בהם סאלם אלבלושי, סמנכ"ל הטכנולוגיה של du, ומרקוס מולר־האביג, מנהל תמיכת מכירות בכיר ב־Abu Dhabi Gaming. הדיונים התרכזו ברגולציה, בהעברת יכולות מסימולציה למציאות ובדרכים הנדרשות להרחבת האוטונומיה במגזרים למיניהם, כולל לוגיסטיקה, תגובה בחירום וניידות אווירית עתידית.

מעבר לתחרות, A2RL פועלת כמאגר ניסויי מדעי ציבורי ודוחסת שנים של מחקר במערכות אוטונומיות לכמה ימים של ביצועים שאפשר לראות ולמדוד. על ידי חשיפת מערכות ה־AI לתנאים קיצוניים במהירות גבוהה, A2RL מספקת נקודות ייחוס אמינות שמנחות ישירות יישומים בעולם האמיתי, ומחזקת את שאיפתה של אבו דאבי לשמש כמרכז עולמי למחקר יישומי, ל־AI ולחדשנות במערכות אוטונומיות.