알고리즘의 승리 (Algorithm For The Win)
처음으로 자율 드론이 전문 인간 드론 조종사를 능가했다.
인간이 제어한는 모델보다 더 빠르게 여러 웨이포인트로 회로를 완성했다. 이것은 드론이 비행경롤를 최적화하는 데 도움 되는 새로운 알고리즘 덕분에 가능했다. 드론 비행의 복잡한 공기역학적 효과를 시각화하는 데 도움이 된다고 한다.
드론은 오락과 비행 카메라 그 이상이며 오랫동안 많은 중요한 작업에 사용됐다. 스펙트럼은 재난 지역 또는 현장 매핑에서 파이프라인 및 건물 검사, 의약품, 혈액 샘플 또는 물품 배송에 이르기까지 다양하다. 목표는 가능한 한 빠르고 효율적으로 목적지에 도달하고 가능한 한 독립적으로 탐색하는 것이다.
Drones are not a novel invention. The military has been using UAVs or “Unmanned Aerial Vehicles” for reconnaissance (survey) and assault for almost a century. The current military drones perform the same functions but are now more lightweight, compact and accurate. Outside of the military, drones are commonly used to take pictures and videos, and now used in drone racing, which is an obstacle course race using drones via remote-controlled (RC). However, for the first time in drone flight, two world-class human drone pilots lost to an algorithm in a race.
인간 드론 조종사보다 빠름 (Faster Than a World-Class Human Pilot)
자율 드론이 인간이 조종하는 항공기와 경쟁할 때 인간 드론 조종사는 항상 선두에 있었다. 이제는 자뀌었다. 처음으로 자율 비행 쿼드로콥커가(quadcopter) 원격 제어 경쟁에서 승리했다. 취리히 대학교(University of Zurich, UZH)의 다비드 스카라무짜(Davide Scaramuzza)는 “우리 드론은 실험적인 경 마장에서 가장 빠른 랩을 날고 두 명의 세계적 수준의 조종사를 이겼다. 이러한 성공은 Scaramuzza와 그의 팀이 개발한 새로운 유형의 알고리즘을 기반으로 한다. "이 알고리즘은 가능한 가장 빠른 비행경로를 생성하는 동시에 드론의 한계를 실제로 고려한 최초의 알고리즘이다. 지금까지 궤적을 섹션으로 나누고 특정 웨이포인트(way point)에 할당했다. 하지만, 새로운 핵심 아이디어는 우리 알고리즘이 드론에 모든 웨이포인트를 통과하도록 지시만 하고 비행 방법이나 시기는 알려주지 않는다는 것이다”고 Scaramuzza의 동료 필립 푄(Philipp Föhn)이 설명했다. 무엇보다도 외부 카메라의 정보를 사용하여 이를 스스로 결정한다. 최적의 경로를 찾으면 인간 드론 조종사보다 빠르게 통과할 수 있다.
Up until now, humans have remote-controlled drones. Drone pilots have to be quick and accurate using the best trajectory while being energy efficient since drones have limited battery life, which is typically limited to 20 to 30 minutes per flight. However, a team of researchers at the University of Zurich (UZH) have developed a novel algorithm that can outperform two world-class human drone pilots. Davide Scaramuzza, head of the Robotics and Perception Group at UZH, said that he and his team were able to create an algorithm that could “generate time-optimal trajectories that fully consider the drones’ limitations”. The key idea behind the time-optimal trajectory algorithm is telling the drone to pass through all waypoints without telling how, when or where.
성능은 일정하게 유지된다
인간 조종사와 달리 알고리즘은 계산된 비행경로를 여러 번 동일하게 재현할 수 있다. 그러나 상업적으로 사용되기 전에 알고리즘은 여전히 수학적으로 단순화되어야 한다. 컴퓨터가 가능한 가장 빠른 비행경로를 미리 계산하려면 여전히 최대 1시간이 필요하다. 또한 드론은 여전히 외부 카메라에 의존해 자체 위치를 계산한다.
Human pilots were given the opportunity to train on the course before the racing the algorithm, yet the algorithm won every time. The algorithm was able to calculate the optimal trajectory, and once that was determined, it consistently replicated that flight path, something humans cannot do. The external cameras on the drones helped precisely capture the drones’ motions and give real-time information to the algorithm. However, before this algorithm can be applied commercially, Scaramuzza and his team at UZH would need to figure out how the algorithm can be less computationally demanding. Currently, the algorithm takes up to an hour to calculate the drone’s time-optimal trajectory.
The marriage between drones and artificial intelligence (AI) seems to be off to a great start and the potential seems endless as drones are used in the military, delivery, inspection, search and rescue, and more. Since AI’s explosion with AlphaGo’s victory against Go master Lee Sedol in 2016, the score is now two to zero in favor of AI. Will the lead gap widen between artificial intelligence and humans or can humans make a comeback to even the series?