Önvezető technológiák fejlesztésében jelent mérföldkövet a svájci tudósok legújabb eredménye. Olyan mesterséges intelligenciát alkottak, ami 25-ből 15-ször legyőzte az emberi pilótákat, sőt, új körrekordot állított fel. A modell később közúti járművek és repülőgépek fedélzetén bizonyíthat.
A Zürichi Egyetem kutatói fejlesztették ki azt a mesterséges intelligenciát, ami nem csupán önállóan képes drónok irányítására, de olyan jól is teszi, hogy bajnok pilótákat hagy állva. A Nature-ben publikált cikkük szerint ezzel a fejlesztéssel óriási lépcsőfokot ugorhat az autó- és repülőgépipar, az önvezetés terén.
Teljesen autonóm járművekre már ma is van (ritka) példa a közutakon, míg a legtöbb autógyártó már ma is épít valamekkora fokú önvezető funkciót az új modellekbe, de ezek egyelőre vezető asszisztens megoldásokat takarnak. Ezekhez képest jelent komoly előrelépést a svájci AI rendszer, ami a fizikai világban képes versenyre kelni az emberrel.
A gamingben számtalan sportjáték kínál AI-vezérelt vetélytársakat, a sakktól, a Go-n át a Gran Turismoig. Bár a tudományos megoldás elemeiben hasonlít, mégis csak arról van szó, hogy nem egy szimulált, digitális környezetben kell emberrel vetélkedni, hanem a valóságban. A humán résztvevő persze nagyon hasonló módon irányít fizikai drónt, mintha videojátékban tenné ugyanezt: kijelzőn figyeli az eseményeket és kontrollerrel navigál. Ahhoz viszont, hogy a háromdimenziós térben, igazi környezetben legyen profi és vezessen villámgyorsan, évek rutinja szükséges. Ezt hidalja át, gyakorlatilag pillanatok alatt a svájci egyetem AI-ja.
Davide Scaramuzza és csapata mély megerősítő tanulást használt az általuk Swiftnek nevezett autonóm rendszer képzéséhez. Ez a megközelítés arra épül, hogy az AI egy szimulációban próbálkozik és hibázik, majd az újra próbálkozásért és a hibák javításért valamilyen jutalmazással honorálják, így gyorsítva fel a tanulási folyamatot. A tréninghez egy profi drónversenyző pilóta által teljesített, valós versenypálya adatait használták.
Azt a tudást és rutint, amivel a pályát magas szinten teljesítette, a humán versenyzőnek évekig tartott felhalmozni. A mesterséges intelligenciának viszont nem kellett hozzá több 50 percnél.
Miután a rendszer elkészült, három emberi drónversenyző bajnokkal mérkőzött meg. Közülük ketten a sportág nemzetközi ligáinak világbajnokai, de még így is egy teljes hetet kaptak arra, hogy gyakoroljanak a versenypályán, ahol aztán a mesterséges intelligenciával kell szembe szállniuk.
Az AI és bajnokok között rendezett 25 futamból 15-öt a mesterséges intelligencia nyert, ráadásul úgy, hogy pályacsúcsot ért el: fél másodperccel volt gyorsabb a legjobb humán köridőnél.
Fontos hozzátenni: a tesztpályát ellenőrzött környezetben, zárt térben alakították ki. Adott környezetben jelentős előnyt jelentett számára, hogy nem kellett kalkulálnia légáramlatokkal, erősebb széllel, kedvezőtlen fényviszonyokkal és más tényezőkkel. Ezeket a humán pilóták sokkal jobban tudták volna kezelni, mivel az AI-nak nincsenek hozzá kellő ismeretei. Egyelőre. Az egyetem jelenlegi modellje bevallottan nem lenne alkalmas rá, hogy külső helyszínen, valós körülmények között is hasonló teljesítményt nyújtson. De ezt még nem is várják el tőle, hiszen az további kutatás és sok-sok tréning után válik csak lehetségessé. De mindenképpen ez is a cél.
A külső versenypályán ráömlő adatok a mai modell rendszerét túlterhelnék, viszont a tudósok nem zárják ki, hogy a feldolgozási kapacitás növelésével már ez az AI integrálható lenne önvezető technológiákba. A megoldás ezzel jelentősen túlmutat a drónversenyeken, hiszen katonai célokra használt drónokban, illetve a civil életben az önvezető autók és repülőgépek rendszereiben lehet majd hasznát venni.
Gábor János
A főoldali kép illusztráció. Forrás: Zürichi Egyetem
Normalizálódott a magyarországi villamosenergia-rendszer erőművi teljesítménye, ezért a MAVIR Magyar Villamosenergia-ipari Átviteli Rendszerirányító Zrt. visszavonta a krízishelyzet besorolást.