Delftse drone wint van menselijke piloten in AI-races
Een door AI aangedreven drone van TU Delft heeft een historische overwinning behaald door menselijke piloten te overtreffen.
Published on April 18, 2025
© TU Delft
Mauro verruilde Sardinië voor Eindhoven en volgt als GREEN+ expert de energietransitie. Hij vertelt data-gedreven verhalen en maakt series over duurzaamheid.
Een autonome drone ontwikkeld door het MAVLab van de Technische Universiteit Delft (TU Delft) heeft een historische overwinning behaald tijdens het A2RL Drone Championship in Abu Dhabi. Deze opmerkelijke prestatie is de eerste keer dat een drone het beter doet dan menselijke piloten in een internationale wedstrijd. De drone, die slechts één enkele vooruitkijkende camera gebruikte, haalde snelheden tot 95,8 km/u en overtrof daarmee drie eerdere winnaars van de Drone Champions League. De doorbraak werd mogelijk gemaakt door een diep neuraal netwerk dat rechtstreeks communiceert met de motoren van de drone, een systeem dat oorspronkelijk was bedacht door het Europees Ruimteagentschap.
Deep neutral network
Het cruciale onderdeel van dit succes is het deep neutral network, een aanzienlijke verbetering ten opzichte van traditionele algoritmen, dat is ontworpen om zintuiglijke input efficiënt te verwerken en direct te vertalen naar motorische commando's. Deze innovatieve technologie, die deels is geïnspireerd op de Guidance and Control Nets van de Europese ruimtevaartorganisatie, maakt drastische verlagingen van de rekenkracht mogelijk, waardoor de weg wordt vrijgemaakt voor slimmere en snellere autonome systemen.
Onder leiding van Christophe De Wagter heeft het MAVLab-team van de faculteit Luchtvaart- en Ruimtevaarttechniek van de TU Delft de AI van de drone ontworpen. Teamleden als Anton Lang, Quentin Missine en Erin Lucassen hebben bijgedragen aan deze baanbrekende prestatie.
Implicaties voor bredere toepassingen
De aanpak van de AI van de TU Delft is niet alleen een mijlpaal in de racerij, maar wijst ook op robuuste toekomstige toepassingen op verschillende gebieden. Van het verbeteren van de efficiëntie van stofzuigers tot het bevorderen van autonome voertuigtechnologie, de lessen die zijn geleerd uit deze wedstrijd zullen van invloed zijn op een reeks robottoepassingen. Deze vooruitgang onderstreept het potentieel van drones om kritieke functies te ondersteunen, zoals noodleveringen van medische voorraden en zoekoperaties tijdens rampen.
Naast de glamour van de overwinning dient deze prestatie als een opstap naar meer intuïtieve en capabele AI-technologieën. De Wagter ziet dergelijke innovaties als testcases voor praktische robotoplossingen en benadrukt dat “autonoom racen met drones een ideale testcase is voor het ontwikkelen en demonstreren van zeer efficiënte, robuuste AI”. Het succes van de drone van de TU Delft schept een precedent voor toekomstige onderzoeken naar de integratie van deep learning-mechanismen in verschillende technologische kaders.
