大学创造了第一个能够在无人机比赛中击败人类的自主系统。

周三，苏黎世大学和英特尔公司的一组研究人员宣布的他们开发了一个名为Swift的自主无人机系统，可以在第一人称视角下击败人类冠军(FPV)无人驾驶赛车。虽然人工智能以前在像国际象棋这样的游戏中击败过人类，去，甚至占星学，这可能是人工智能系统第一次在体育运动中胜过人类飞行员。

FPV无人机竞赛是一项运动参赛者试图驾驶高速无人机尽可能快地通过障碍跑道。飞行员戴着耳机远程控制无人机，耳机提供来自机载摄像头的视频，让他们从无人机的角度获得第一人称视角。

苏黎世大学(UZH)的研究人员一直在试图制造一种理想的人工智能驱动的无人机飞行员多年以来但他们之前需要一个特殊的动作捕捉系统的帮助才能获胜。最近，他们在很大程度上基于机器视觉取得了自主突破，将人工智能系统置于与人类飞行员更加平衡的基础上。

他们的解决方案Swift使用车载摄像头收集的实时数据，类似于人类赛车手使用的数据。它还集成了一个集成的惯性测量单元，可以测量无人机的加速度和速度。一个人工神经网络处理这些数据，以在空间中定位无人机，并识别赛道上的比赛门。该信息随后被控制单元使用，该控制单元也基于深度神经网络，以选择最佳的行动路线来尽可能快地完成赛道。该团队在模拟环境中使用强化学习来训练人工智能模型，在模拟环境中，系统通过反复试验来自学。

斯威夫特与三位世界级的人类飞行员进行了比赛:2019年无人机竞速联盟冠军亚历克斯·瓦诺夫(Alex Vanover)，2019年MultiGP无人机竞速冠军托马斯·比特马塔(Thomas Bitmatta)，以及三届瑞士冠军马文·沙佩(Marvin Schaepper)。

这些比赛发生在2022年6月5日至6月13日之间，在一个特别设计的赛道上，占地25米，设有7个方形门，无人机必须以特定的顺序通过才能完成一圈。根据UZH的说法，该赛道还包括挑战性的机动动作，如“S形分离”，这是“一种杂技功能，涉及半滚动无人机并全速执行下降半圈”。

斯威夫特确保了对人类冠军的多次胜利，甚至创下了最快圈速，领先最佳人类飞行员半秒钟。然而，人们注意到，人工智能系统在通用性和适应性方面表现出局限性，当条件与它接受训练的条件不同时，如照明的变化，它会挣扎。总的来说，这场比赛表明，尽管人工智能在物理环境导航方面取得了重大进展，但人类飞行员在适应性和应对可变条件方面仍保持优势。

新无人机人工智能系统背后的研究团队包括Elia Kaufmann、Leonard Bauersfeld、Antonio Loquercio、Matthias Müller、Vladlen Koltun和Davide Scaramuzza。他们在周三的《自然》杂志上发表了他们的研究结果，有头衔的“使用深度强化学习的冠军级无人机比赛。”

根据该团队的说法，这项新技术有几个潜在的现实应用。UZH机器人和感知小组的负责人Scaramuzza，说由于电池容量有限，无人机飞行速度更快增加了它们的效用。Swift的能力可以应用于森林监测、太空探索和电影业，在这些领域，快速移动的无人机可以拍摄动作场景。此外，这项技术可能有助于无人机需要快速覆盖大片区域的搜救任务。

在测量社会风貌在网上，很明显UZH在无人机方面的工作一直让其他人印象深刻。在Hackernews上，一位自称是顾问的用户，他过去曾为无人机比赛开发过计算机软件说“很高兴看到这支来自UZH的队伍继续挑战极限，现在正在击败人类冠军。如果你看到这个团队以及他们在不到一年的时间里取得的成绩，很明显他们非常有天赋，人类赛车手有他们的工作要做，以保持领先。”