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このような多数の障害物がひしめく狭い室内をドローンを飛ばすにはどのように操縦すればいいか？熟練の操縦士ならうまく航行ルートを見いだすことができるかもしれませんが、それをドローンに学習させるとなるとまたさらに難しい問題となるでしょう。
カーネギーメロン大学ロボット工学研究所（CMU Robotics）が見いだしたのはクラッシュした状況をディープラーニングによりノウハウとして蓄積する方法でした。
学習した回数はクラッシュ1万1500回分。研究員は、深層たたみ込みニューラルネットワーク（deep convolutional neural networks）を使い衝突しないで飛ぶアルゴリズムを獲得しました。
無人機（UAV)の自律航行はシミュレーションなどで学習させる方法がありますが、実際飛行させてみるとクラッシュの危険にさらされます。高価なドローンを破損させてしまわないよう慎重に実験せざるを得ません。
そこを逆手にとったのがCMU Roboticsの研究です。安価で簡単に修復可能なAR Drone 2.0を使い、1万1500回に渡るクラッシュの情報を学習させていったということです。
もちろん、ドローンの目的はクラッシュしないことではなく飛行できることです。クラッシュしないことを学習したからといってうまく飛行できるかはわかりませんが、あえてその角度から自律飛行アルゴリズムの取得に挑戦したということです。
実際のところ、うまくいったケースとクラッシュしたケースを学習させることで、うまく航行できるルートを獲得することができているようです。
【関連URL】
・Drone Uses AI and 11,500 Crashes to Learn How to Fly
http://spectrum.ieee.org/automaton/robotics/drones/drone-uses-ai-and-11500-crashes-to-learn-how-to-fly
