10月、カリフォルニアの倉庫で、クワッドコプタードローンが高速で飛び回り、白黒のチェック柄アーチの障害物コースを疾走していた。片方のチームは、NASAジェット推進研究所のチームが開発したソフトウェアとAIで操縦するドローン。もう片方のチームは、Googleのエンジニアであり、ドローン・レーシング・リーグのパイロットでもあるケン・ルー氏という、人間のプロが操縦するドローンだった。
公式結果はどうなったか？生身の人間が勝利した。人間が操縦するドローンは、ソフトウェアで操縦するドローンよりも平均2秒以上速くコースを完走した。
このコンテストは、人間と機械がこのような状況で実際にどのように学習するか、そしてAI操縦ドローンがそもそもどのように機能するかを浮き彫りにしています。ここでは、このシステムの仕組みと、将来のレースで結果が大きく異なる可能性がある理由について説明します。
ドローンが自分の位置を知る方法
NASAのドローンがコースを無事に飛行するには、機体が宇宙空間における位置を把握している必要があります。そのために、機体には2台のカメラが搭載されています。1台は前方を、もう1台は下方を撮影するカメラで、これは中級から上級レベルのコンシューマー向けドローンによく見られる構成です。その他の搭載センサーは、ドローンの加速度と回転を測定します。屋外を飛行するドローンはGPSを利用できますが、屋内などの複雑な環境下、時速30～40マイル（約48～64km）の速度で飛行する場合は、GPSは利用できません。
ドローンには、現在地の進路を示す3次元地図を搭載する必要があります。カメラで捉えた映像と内蔵地図を照合し、実際の位置を把握するためです。このプロセスは「再位置推定」と呼ばれています。ジェット推進研究所のプロジェクトリーダーであるロバート・リード氏によると、ドローンは1秒間に数回も再位置推定を実行できるそうです。
「既存の地図に十分近い限り、衝突する可能性は非常に低い」と彼は言う。
この研究（Googleが資金提供）において、NASAチームはGoogle Tangoの技術を使用しました。これは、Lenovo Phab 2 ProとAsus ZenFone ARという2つのスマートフォンで動作する拡張現実（AR）プラットフォームです。重要なのは、この技術によって、このような状況でドローンが飛行するために必要な3次元マップも作成できるということです。
ナビゲーション方法
レーシングカーのドライバーがコースを覚えるのと同じように、ドローンも目的地に素早く到着するための最適なラインを把握する必要があります。「ドローンをコース上で手で運ぶか、手動で飛ばすかのどちらかです」とリード氏は言います。「そうすることで、ドローンにレーストラックの位置を教えることができるのです。」
しかし、これはほんの始まりに過ぎません。チームはそこから、コンピューター上でモデル化を行い、ドローンが進むべき最適なルートを導き出します。このプロセスには人間が参加し、そのルートが本当に安全で、高価なドローンを無傷で保てるものであるかを確認できるのです。つまり、このコンテストでは、ドローンが単独で最適な飛行経路を導き出すのではなく、人間が関与していたのです。つまり、Facebookの自動翻訳機能など、真に独立した人工知能システムではないのです。
そこから、ドローンにルートがプログラムされ、いよいよ出発です。リード氏は、ルート計画は実際にはドローンの機外で行われていましたが、将来的にはドローンに搭載されたコンピューターだけで実行できるようになる可能性があると強調しています。
飛ぶことを学ぶ
10月に行われた実際のレースでは、NASAチームとルーは共に数時間で新しいコースを学習し、準備を整える必要がありました。しかし、人間とAI搭載ドローンの実際のやり方は異なっていました。
ルー氏はコースを複数回飛行することですぐに学習したとリード氏は言う。しかし、NASAチームは異なる方法を取った。「一度飛行すれば、あとは数時間座って計算し、精度を向上させることができます」と彼は言う。興味深いことに、アルゴリズムを用いて最適なルートを割り出す最適化プロセスには、かなりの時間がかかった。
「人間のパイロットは飛行しながら学ばなければなりませんが、私たちはドローンを飛ばさなくてもそれを録画して学ぶことができます」とリード氏は言う。
もしNASAチームがその日にもっと時間をかけてソフトウェアを実行し、コースを回る最適なルートを考え出していたなら、レースのタイムは違っていたかもしれない。AIドローンが人間に勝っていたかもしれないのだ。
リード氏によると、アルゴリズムの効率向上に取り組んでいるとのことで、将来的には最速ルートの計算時間を短縮できる可能性があるという。そして、それが実現すれば、いよいよ本番だ。そして忘れてはならないのは、人間とは異なり、ソフトウェアは疲れないということだ。
