Technik: Drohnenflug: Künstliche Intelligenz gewinnt gegen Weltklasse-Piloten

An der Universität Zürich in der Schweiz ist ein System künstlicher Intelligenz (KI) entwickelt worden, das Drohnen schneller ins Ziel steuert als menschliche Champions. Die KI-Drohne namens „Swift“ siegte in 15 von 25 Rennen gegen drei der weltbesten Piloten von Renndrohnen bei Geschwindigkeiten von teilweise mehr als 100 Stundenkilometern. Die Studie einer Gruppe um Robotiker Davide Scaramuzza ist in der Fachzeitschrift Nature erschienen.

Bereits 1996 besiegte das KI-System „Deep Blue“ den damaligen Schachweltmeister Garri Kasparow. 20 Jahre später konnte „AlphaGo“ den damals stärksten Spieler Lee Sedol in dem komplexeren Spiel „Go“ schlagen. Auch in anderen Computerspielen ist KI menschlichen Spielenden überlegen. Das galt allerdings lange nicht für physische Wettbewerbe wie etwa Drohnenrennen. Dabei muss eine Drohne durch einen Parcours aus Toren geflogen werden. Die ersten KI-Systeme waren halb so schnell wie menschliche Piloten. „Physische Sportarten sind für die KI eine größere Herausforderung, weil sie weniger vorhersehbar sind als Brett- oder Videospiele“, wird Scaramuzza in einer Mitteilung seiner Universität zitiert. 

Die KI wählt die beste Aktion aus, um so schnell wie möglich zu sein

Neuere Lösungen nutzen ein externes Positionsbestimmungssystem, um die KI mit Positionsdaten der Drohne zu versorgen. Auch die Autoren der Studie griffen auf ein solches System zurück – allerdings nur für das Training der KI, beim Wettbewerb mit den menschlichen Piloten kam es nicht zum Einsatz. Stattdessen verwendet Swift die Kameradaten sowie die Beschleunigung und Geschwindigkeit, die von einer Trägheitsmesseinheit bereitgestellt werden. 

Swift besteht aus zwei Komponenten: Das Wahrnehmungssystem übersetzt die umfangreichen Kamera- und Trägheitsdaten in einen effizienten Code. Anschließend decodiert das Kontrollsystem die Daten und erzeugt Steuerbefehle für die Drohne – das alles in Bruchteilen von Sekunden. In beiden Komponenten kommen künstliche neuronale Netze zum Einsatz, wodurch das System lernfähig wird und trainiert werden kann.

Die KI wählt während des Rennens die beste Aktion aus, um die Strecke so schnell wie möglich zu beenden. Die menschlichen Konkurrenten, gegen die Swift nach einem Monat simulierter Flugzeit antrat, waren Alex Vanover, der Drone Racing League Champion 2019, Thomas Bitmatta, der MultiGP Drone Racing Champion 2019, und der dreifache Schweizer Meister Marvin Schaepper. Die Rennstrecke bestand aus sieben quadratischen Toren, die auf einer Fläche von 25 mal 25 Metern durchflogen werden mussten. 

Menschliche Piloten waren anpassungsfähiger als die künstliche Intelligenz

Insgesamt gewann das KI-System zwar mehr Rennen als die menschlichen Piloten und schaffte die schnellste Runde mit einer halben Sekunde Vorsprung. Die menschlichen Piloten zeigten sich indes anpassungsfähiger als Swift in Situationen, die von den Trainingsbedingungen der autonomen Drohne abwichen. Die Drohnenrennen sind für die Forschenden kein Selbstzweck, denn schnelle autonome Drohnen könnten vielfach eingesetzt werden. „Nicht zuletzt kann eine hohe Fluggeschwindigkeit einen entscheidenden Unterschied in Rettungsaktionen machen – etwa bei Drohnen, die in ein brennendes Gebäude geschickt werden“, sagt Scaramuzza. 

Auch Guido de Croon von der niederländischen Delft University of Technology sieht großes Potenzial in der Arbeit der Schweizer Forschenden. In einem Nature-Kommentar nennt er das Forschungsergebnis ein „tolles Beispiel dafür, wie Robotiker die Realitätslücke überwinden“. Allerdings seien die Ergebnisse in einer klar definierten Umgebung erzielt worden. „Um menschliche Piloten in jeder Rennumgebung zu schlagen, muss die Drohne mit äußeren Störungen wie dem Wind, aber auch mit wechselnden Lichtverhältnissen, weniger klar definierten Toren, anderen Renndrohnen und vielen weiteren Faktoren klarkommen – allesamt Faktoren, die die bestehenden KI-Techniken vor große Herausforderungen stellt“, schreibt de Croon.