登録外船舶を検知するよう訓練されたAI搭載教育用ドローン

ニジニ・ノヴゴロドで、教育用ドローン「Geoscan Pioneer Mini 2」が、オプティカルフロー方式で水域上空を飛行する初の事例となりました。ニューラルネットワークは、小型船舶のモックアップを発見し、登録標識の有無を識別し、写真撮影を行うために訓練されました。ドローンは、モデル水域を自律飛行し、その上で船舶を探さなければなりませんでした。ニューラルネットワークは、各船舶の色、登録標識の有無を判定し、船舶が許可されたゾーンにいるかどうかを確認しました。これにより、システムは未登録の船舶や設定された境界を越えた船舶を特定できました。ドローンは発見した物体を撮影し、その総数を数えて記録し、その後、出発地点に戻って自律着陸しました。水上での作業は光学ナビゲーションを複雑にします。まぶしさ、反射、コントラストのある目印の不足が、クワッドコプターの移動の判断を妨げます。参加者は、安定性を維持し、認識に適した画像を提供する軌道と飛行パラメータを選択しなければなりませんでした。専門家は、物体検出と分類の精度、写真撮影、誤検知のなさ、出発点への帰還、タスク完了時間を評価しました。Geoscanモスクワの教育担当副社長であるダニイル・ゾロトニク氏は、国には既製の生成サービスを使えるだけでなく、物理的なAIアルゴリズムを実際の機器で機能させることができるエンジニアが必要であると述べました。この競技会では、参加者は、ブロックプログラミングから始め、テキストベースのプログラミングに移行し、最終的にはドローン制御のための独自のニューラルネットワークアルゴリズムを書くという、身近なタスクを通じてそのようなスキルを習得します。Geoscan Pioneer Mini 2は、搭載人工知能を備えた初の量産型ロシア製教育用クワッドコプターです。回転サーボドライブ上の2Kカメラと、ニューラルアクセラレータを備えた8コアプロセッサを搭載しています。データを直接機上で処理することで、このコプターは物体を認識し、自律飛行を行い、サーバー接続なしでスウォームとして動作することができます。これらの機能により、Pioneer Mini 2は、学生がドローン操作を学ぶだけでなく、応用タスクのための独自のAIアルゴリズムを開発するエンジニアリングシフト、学校や大学のプロジェクトで使用できます。このクワッドコプターは、2025年にGeoscanによって開発されました。