การแข่งขันโดรน A2RL ที่สร้างมาตรฐานใหม่ให้กับ AI สำหรับการบินอัตโนมัติ

การแข่งขันโดรนชิงแชมป์ Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) ได้พิสูจน์ให้เห็นถึงประสิทธิภาพของระบบอัตโนมัติและการควบคุมโดยมนุษย์อย่างแท้จริงโดยทีม TII Racing จาก Technology Innovation Institute ที่ทำเวลาต่อรอบได้เร็วที่สุดสำหรับระบบอัตโนมัติ โดยคว้าชัยชนะในการแข่งขัน AI Speed ​​Challenge ในขณะที่นักบินโดรนที่ควบคุมด้วยมุมมองบุคคลที่หนึ่ง (FPV) ทำเวลาได้ช้ากว่า MinChan Kim – แชมป์โลก FPV ที่คว้าชัยชนะได้อย่างเฉียดฉิวในการแข่งขันรอบชิงชนะเลิศระหว่างมนุษย์กับ AI

งานนี้จัดโดย ASPIRE ซึ่งเป็นหน่วยงานเร่งนวัตกรรมของสภาวิจัยเทคโนโลยีขั้นสูง (ATRC) โดยเน้นย้ำถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของระบบขับขี่อัตโนมัติโดยใช้ภาพ และช่องว่างที่แคบลงที่แยกสัญชาตญาณของมนุษย์ออกจากการทำงานของเครื่องจักรด้วยความเร็วสูง

การแข่งขัน A2RL Championship จัดขึ้นสองวันในวันที่ 21-22 มกราคม ระหว่างงาน UMEX โดยรวบรวมทีมวิจัย AI ชั้นนำและนักบิน FPV ระดับโลกมาแข่งขันในรูปแบบการแข่งขันที่หลากหลาย เพื่อทดสอบการรับรู้ การตัดสินใจ และการควบคุมภายใต้สภาวะการแข่งขันจริง โดยมีเงินรางวัลรวมกว่า 600,000 ดอลลาร์สหรัฐ

 ทีม TII Racing ได้สร้างมาตรฐานใหม่ในการแข่งขันด้านความเร็วของ AI

ในการแข่งขันความเร็วของ AI ทีม TII Racing ทำเวลาได้เร็วที่สุดในรายการชิงแชมป์ โดยทำเวลาต่อรอบได้ 12.032 วินาที ซึ่งเป็นเวลาที่เร็วที่สุดในบรรดาผู้เข้าแข่งขันทั้งหมด โดยมีทีม MAVLAB ตามมาติดๆ ด้วยเวลา 12.832 วินาที แสดงให้เห็นถึงช่องว่างด้านประสิทธิภาพที่แคบลงเรื่อยๆ ในกลุ่มผู้นำ

 Stephane Timpano ซีอีโอของ ASPIRE กล่าวว่า“สิ่งที่โดดเด่นในปีนี้คือความก้าวหน้าร่วมกันในทุกๆ ด้าน เมื่อเทียบกับฤดูกาลที่ 1 ทีมต่างๆ ทำความเร็วได้ดีขึ้น มีความเสถียรและสม่ำเสมอมากขึ้น ซึ่งส่วนใหญ่เกิดจากความก้าวหน้าของซอฟต์แวร์ อัตราเร่งนี้แสดงให้เห็นว่าความสามารถในการขับขี่อัตโนมัตินั้นพัฒนาไปอย่างรวดเร็วเพียงใดเมื่อเผชิญกับความท้าทายในสภาพแวดล้อมที่เปิดกว้างและมีการแข่งขัน”

การแข่งขันด้านความเร็วโดยใช้ AI นั้นเน้นความสามารถในการทำงานอัตโนมัติอย่างแท้จริง โดยมุ่งเน้นที่ความแม่นยำในการรับรู้ ความแม่นยำในการควบคุม และความเร็วสูงสุดบนเส้นทางที่ชัดเจน โดยปราศจากการรบกวนจากโดรนอื่น ผลลัพธ์ในปีนี้สะท้อนให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างชัดเจนในด้านการทำงานอัตโนมัติโดยใช้ระบบภาพ รวมถึงการตัดสินใจของตัวโดรน ซึ่งขับเคลื่อนโดยการปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างสมบูรณ์

 Giovanni Pau ผู้อำนวยการฝ่ายเทคนิคของ TII Racing กล่าวว่า“การทำเวลาต่อรอบได้เร็วที่สุดสะท้อนให้เห็นถึงความลึกซึ้งของการพัฒนาซอฟต์แวร์และการทดสอบของเรา การทำผลงานได้ในระดับนี้ในการแข่งขันระบบขับขี่อัตโนมัติแสดงให้เห็นถึงศักยภาพของระบบที่มีระเบียบวินัยและขับเคลื่อนด้วยวิสัยทัศน์ เมื่อถูกผลักดันให้ถึงขีดจำกัด”

 การแข่งขันฝูงโดรนช่วยทดสอบการประสานงานในน่านฟ้าที่ใช้ร่วมกัน

รูปแบบการแข่งขันฝูงโดรนด้วยปัญญาประดิษฐ์ได้เปลี่ยนจุดสนใจจากความเร็วส่วนบุคคลไปสู่การมีปฏิสัมพันธ์และการประสานงานในน่านฟ้าที่ใช้ร่วมกัน โดย MAVLAB คว้าชัยชนะในการแข่งขัน Multi-Drone Gold Race ที่แสดงให้เห็นถึงการวางแผนแบบหลายเอเจนต์ที่แข็งแกร่ง รวมถึงความสม่ำเสมอภายใต้ความกดดัน และ FLYBY คว้าอันดับหนึ่งในการแข่งขัน Multi-Drone Silver Race ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความแข็งแกร่งและศักยภาพในการแข่งขันที่เพิ่มมากขึ้นในรายการชิงแชมป์นี้

การแข่งขันเหล่านี้เป็นการทดสอบความสามารถในการหลีกเลี่ยงการชนแบบเรียลไทม์ การวางแผนเส้นทาง และความทนทานในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ซึ่งยังคงเป็นความท้าทายที่ซับซ้อนที่สุดสำหรับระบบอากาศยานไร้คนขับ

 รอบชิงชนะเลิศระหว่างมนุษย์กับ AI: การแข่งขันแบบเก้าเกมที่ตัดสินกันในช่วงท้าย

การแข่งขันระหว่างมนุษย์กับ AI ถือเป็นหนึ่งในเหตุการณ์สำคัญที่สุดของการแข่งขันชิงแชมป์ โดยการแข่งขันถูกตัดสินในรอบสุดท้าย แชมป์โลก FPV MinChan Kim ที่เผชิญหน้ากับทีม TII Racing ในการแข่งขันแบบดีที่สุดในเก้ารอบ ซึ่งจบลงด้วยผลเสมอกันที่สี่ชัยชนะเท่ากัน

ในการแข่งขันรอบสุดท้าย Kim ยังคงรักษาตำแหน่งผู้นำไว้ได้ ในขณะที่โดรนอัตโนมัติชนประตูและไม่สามารถกลับมาควบคุมได้ ทำให้ผู้ควบคุมที่เป็นมนุษย์คว้าชัยชนะไป

 ระบบอัตโนมัติได้รับการทดสอบภายใต้เงื่อนไขที่เหมือนกันทุกประการ

การแข่งขันชิงแชมป์ครั้งนี้ได้นำระบบอัตโนมัติมาเปรียบเทียบโดยตรงกับนักแข่งโดรนฝีมือเยี่ยมของโลก โดยท้าทายประสิทธิภาพของ AI ในสถานการณ์ที่ต้องการการรับรู้เพียงในเสี้ยววินาที การควบคุมที่แม่นยำ และความสามารถในการเอาตัวรอดภายใต้แรงกดดันอย่างต่อเนื่อง

โดรนทุกลำแข่งขันกันแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ โดยใช้กล้อง RGB แบบเลนส์เดี่ยวที่หันไปข้างหน้าเพียงตัวเดียว และหน่วยวัดความเฉื่อย โดยไม่อนุญาตให้ใช้ LiDAR, ระบบมองเห็นสามมิติ, GPS และระบบระบุตำแหน่งภายนอกใดๆ ทั้งสิ้น

การกำหนดค่าเซ็นเซอร์ขั้นต่ำนี้จำลองการรับรู้ที่นักบินมนุษย์ได้รับ และทำให้มั่นใจได้ว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นนั้นเกิดจากซอฟต์แวร์ AI ไม่ใช่ความซับซ้อนของเซ็นเซอร์ โดยแนวทางนี้จะช่วยให้สามารถเปรียบเทียบโดยตรงระหว่างมนุษย์และเครื่องจักรได้ ในขณะเดียวกันก็ยังคงสอดคล้องกับข้อจำกัดด้านระบบอัตโนมัติในโลกแห่งความเป็นจริงของพลเรือน

 การประชุมสุดยอด A2RL ครั้งที่ 3.0 ได้ตรวจสอบเส้นทางจากการแข่งขันสู่การใช้งานจริง

การแข่งขันชิงแชมป์ได้จัดขึ้นต่อจากงาน A2RL Summit 3.0 ในวันเปิดงาน UMEX ซึ่งผู้กำหนดนโยบาย นักวิจัย และผู้นำในอุตสาหกรรมได้พิจารณาว่าข้อมูลเชิงลึกจากการแข่งขันรถยนต์ไร้คนขับสามารถนำไปสู่การใช้งานระบบที่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างปลอดภัยและมีความรับผิดชอบได้อย่างไร นอกเหนือจากสภาพแวดล้อมการแข่งขัน

การประชุมสุดยอดครั้งนี้มีผู้นำระดับสูงจากภาครัฐ การวิจัย และอุตสาหกรรมเข้าร่วมมากมาย อาทิ Salem AlBalooshi ประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยีของ du และ Marcos Muller-Habig ผู้อำนวยการอาวุโสฝ่ายสนับสนุนของ Abu ​​Dhabi Gaming เป็นต้น การอภิปรายมุ่งเน้นไปที่กฎระเบียบ การถ่ายโอนจากแบบจำลองสู่ความเป็นจริง และแนวทางที่จำเป็นในการขยายขีดความสามารถของระบบอัตโนมัติในภาคส่วนต่างๆ รวมถึงโลจิสติกส์ การรับมือกับเหตุฉุกเฉิน และการขนส่งทางอากาศในอนาคต

นอกเหนือจากการแข่งขันแล้ว A2RL ยังทำหน้าที่เป็นสนามทดสอบทางวิทยาศาสตร์สาธารณะ โดยบีบอัดงานวิจัยระบบอัตโนมัติหลายปีให้เหลือเพียงไม่กี่วัน เพื่อให้สามารถวัดประสิทธิภาพได้อย่างชัดเจน ด้วยการนำระบบ AI ไปเผชิญกับสภาวะสุดขั้วด้วยความเร็วสูง โดยทาง A2RL ได้สร้างมาตรฐานที่น่าเชื่อถือ ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการประยุกต์ใช้ในโลกแห่งความเป็นจริง และช่วยตอกย้ำให้เห็นถึงความมุ่งมั่นของอาบูดาบีในการเป็นศูนย์กลางระดับโลกสำหรับการวิจัยประยุกต์ นวัตกรรม AI และระบบอัตโนมัติ

เนื้อหาใจความในภาษาต้นฉบับของข่าวประชาสัมพันธ์ฉบับนี้เป็นฉบับที่เชื่อถือได้และเป็นทางการ การแปลต้นฉบับนี้จึงมีจุดประสงค์เพื่ออำนวยความสะดวกเท่านั้น และควรนำไปเทียบเคียงอ้างอิงกับเนื้อหาในภาษาต้นฉบับ ซึ่งเป็นฉบับเดียวที่มีผลทางกฎหมาย