科学者たちがAI搭載の自動飛行可能な最小ドローンを開発

コンピューター科学者のチームが、人間の誘導を必要とせずに自らを制御できる、世界最小の完全自律型ナノドローンを開発した。

コンピュータービジョンは機械学習と AI のおかげで急速に進歩しましたが、メモリ、帯域幅、電力の制約により、ドローンなどのデバイスにアルゴリズムを展開することは依然として困難です。

しかし、スイスのチューリッヒ工科大学とイタリアのボローニャ大学の研究者たちは、わずか94ミリワット（0.094ワット）の消費電力で自律飛行可能な手のひらサイズのドローンの開発に成功した。その成果は今月初めにarXivに掲載された論文で発表された。

その中核を成すのは、カメラから毎秒20フレームの速度で入力される画像を処理する畳み込みニューラルネットワーク「DroNet」です。ドローンの方向を制御するための操舵角と、飛行を続けるか停止するかを判断するための衝突確率を計算します。訓練は、様々な道路や街路を走行する自転車や車から撮影された数千枚の画像を用いて行われました。

DroNet は以前、市販の大型ドローンである Parrot Bebop 2.0 ドローンに導入されていました。

研究者が開発を進めていた旧モデルでは、ドローンは高性能プロセッサ上でDroNetを実行するラップトップと無線通信する必要がありました。現在では、すべての計算処理は、ETHチューリッヒとボローニャ大学が開発したPULP（Parallel Ultra Low Power）プラットフォーム上で直接行われ、RISC-Vオープンソースプロセッサのアーキテクチャに基づくGAP8チップ（5ユーロセント硬貨程度の大きさ）が使用されています。

「状態推定から航行制御まで、計算はすべて機体に搭載されています。つまり、ナノドローンは完全に自律的です。これほど小型のクアッドローターが、外部のセンシングやコンピューティングを必要とせずにこのように制御されるのは初めてです。しかし、操縦角と衝突確率予測（DroNet）を使用するという手法は、ほとんど変わっていません」とロケルシオ氏はThe Register紙に語った。

DroNetは、アルゴリズムの中で最も計算負荷の高いカーネルを8つのRISC-Vコアで並列実行することで導入されます。新しいシステムはわずかに小さく、より少ない計算量でほぼ同じパフォーマンスを実現します。

しかし、旧モデルと同じ欠点がいくつかある。単一の飛行機からの画像で訓練されているため、ドローンは水平方向にしか移動できず、上下に飛行することができない。また、ロケルシオ氏は、プロセッサの積載量を考慮すると、飛行時間は3～4分程度しかできないと見積もった。「ただし、この点については徹底的にテストしたわけではない」と彼は述べた。

自律型ドローンが望ましいのは、荷物の配達などにドローンを使う場合、既知の安全ルートを飛行するのではなく、障害物を回避できれば素晴らしいからです。自律性は、ドローンが環境を監視したり、人々をスパイしたり、軍事利用のための群知能を開発したりするのにも役立ちます。

しかし専門家は、ドローンにAIを組み込むことで、致死性のペイロードを運ぶ能力が向上することを理由に懸念を表明している。

このドローンでは問題は発生しない。ロケルシオ氏がエル・レグ紙に語ったところによると、このプロトタイプは限られた実験でのみ動作し、環境とナビゲーションタスクはトレーニングデータセットのものと類似しているという。例えば、森林や特に厳しい気象条件では、うまく飛行できないだろう。

しかし、彼は状況が改善すると期待している。「将来的には、ハエと同じような働きをするようになると思います。ハエは優雅な飛行パターンではないものの（よく墜落します）、必要な場所にはどこにでも到達できるのです。」®