TU Delft AI-drone wint van menselijke bestuurders op WK-drone racen

Een team wetenschappers en studenten van de TU Delft is wereldkampioen geworden op de A2RL Drone Championship in Abu Dhabi – een internationale race die de grenzen van fysieke kunstmatige intelligentie opzoekt. Teams werden uitgedaagd om volledig autonoom te vliegen met drones die slechts één camera gebruiken.

De drone van de TU Delft nam het op tegen 13 autonome drones en zelfs menselijke drone-racekampioenen, waarbij innovatieve methoden werden gebruikt om neurale netwerken te trainen voor snelle, optimale dronebesturing. De opgedane kennis over efficiënte en robuuste AI zal bijdragen aan vele robotica-toepassingen, van drones tot zelfrijdende auto’s en mensachtige robots.

Het team van wetenschappers en studenten van de TU Delft bereikte deze prestatie door een efficiënt en robuust AI-systeem te ontwikkelen, dat in staat is tot razendsnelle en nauwkeurige besturing. Waar eerdere doorbraken – zoals de wereldkampioenen schaken of Go die werden verslagen door AI– zich afspeelden in virtuele omgevingen, vond dit succes plaats in de echte wereld.

Twee jaar geleden was de Robotics and Perception Group van de Universiteit van Zürich de eerste die menselijke drone-racekampioenen wist te verslaan met een autonome drone. Die prestatie vond echter plaats in een gecontroleerde labomgeving, waarin de omstandigheden, de hardware en het parcours nog volledig werden bepaald door de onderzoekers – een heel andere situatie dan bij dit wereldkampioenschap, waar de hardware en het parcours volledig werden ontworpen en beheerd door de organisatie.

Het doel van het 2025 A2RL Drone Championship in Abu Dhabi was om de grenzen van fysieke AI te verleggen door onderzoek naar robotische AI te stimuleren onder extreme tijdsdruk en met zeer beperkte computationele en sensorische middelen. De drone had toegang tot slechts één vooruitkijkende camera, een groot verschil met eerdere autonome drone races. Dit lijkt meer op hoe menselijke FPV-piloten vliegen en leidt tot extra perceptie-uitdagingen voor de AI.