チューリヒ大学 (UZH) の研究者チームが、ドローンによる曲技飛行の独自学習を可能にするアルゴリズムを考案しました。このアルゴリズムの中核は人工ニューラルネットワークで、搭載カメラや慣性センサからのデータを制御コマンドに変換しています。
チューリヒ大学のプレスリリースによると、ニューラルネットワークは、操作のシミュレーションを行うこと訓練されるためテスト飛行の必要性がなく、それに伴うリスクが軽減されます。また、ドローンが実際の条件下で操縦を行うには、数時間のシミュレーション訓練のみとされています。チューリヒ大学の研究チームは、すでに大手マイクロプロセッサメーカーのIntel社と共同で、クアッドコプターを使ってこのアルゴリズムを試験飛行を実施しています。
「このアルゴリズムは、卓越した技術を持つパイロットでさえ訓練が必要とされる難易度の高い演技飛行を独自に習得することができます」と、チューリヒ大学ロボット工学教授でロボティクスパーセプショングループ責任者のDavide Scaramuzza氏は述べています。また、このような特性は、ドローンによる捜索救助活動などにも適していると説明しています。
