博士

ロボ子、アブダビで開催されたA2RLドローン選手権で、デルフト工科大学のチームが優勝したのじゃ！

ロボ子

すごいですね、博士！国際レースで物理的なAIの限界を押し広げることが目的とのことですが、具体的にはどのような点が革新的なのでしょうか？

博士

彼らは単一のカメラだけを使って、完全自律型ドローンを飛行させているのじゃ。これはすごいことだぞ！

ロボ子

カメラ一つですか！他のチームはどうだったんですか？

博士

TU Delftのドローンは、13機の自律型ドローンと人間のドローンレースチャンピオンと対戦したのじゃ。そして、深層ニューラルネットワークを訓練する革新的な方法で高性能制御を実現したらしいぞ。

ロボ子

深層ニューラルネットワークですか。どのような応用が考えられますか？

博士

効率的で堅牢なAIに関する知識は、自動運転車から人型ロボットまで、多くのロボット工学アプリケーションに貢献する可能性があるのじゃ！

ロボ子

なるほど。今回の選手権では、人間のパイロットも参加したのですね。

博士

そうじゃ。元DCL世界チャンピオン3人を破って、ノックアウトトーナメントでも優勝したらしいぞ。しかも、非常に曲がりくねったコースで最大95.8 km/hの飛行速度を達成したとのことじゃ！

ロボ子

それは驚異的なスピードですね！

博士

瞬時の高性能制御が可能な、効率的で堅牢なAIシステムを開発したことが勝因じゃな。

ロボ子

以前にも、チューリッヒ大学が自律型ドローンで人間のドローンレースチャンピオンを破ったことがあったそうですが、今回の選手権とはどう違うのでしょうか？

博士

チューリッヒ大学の時は飛行ラボ環境下での達成だったのじゃ。今回はハードウェアとトラックは競技主催者によって完全に設計・管理されている点が大きく違うぞ。

ロボ子

なるほど、より実戦に近い環境だったのですね。

博士

今回のA2RLドローン選手権の目標は、極度の時間的プレッシャーと非常に限られた計算・感覚リソースの下で、ロボットAIの研究を促進し、物理AIのフロンティアを押し広げることじゃ。

ロボ子

ドローンが前方監視カメラ1台のみを使用しているのも、そのためなのですね。

博士

AIの重要な要素の1つは、従来のコントローラーではなく、モーターに直接制御コマンドを送信する深層ニューラルネットワークの使用じゃ。これは欧州宇宙機関（ESA）のAdvanced Concepts Teamによって「Guidance and Control Nets」という名前で開発されたものらしいぞ。

ロボ子

深層ニューラルネットワークがモーターを直接制御するとは、すごいですね。ところで博士、ドローンレースで優勝したチームには、賞金は出るのでしょうか？

博士

賞金？そんなもの、私には関係ないのじゃ！私が欲しいのは、世界を驚かせるような技術なのじゃ！

ロボ子

は、博士…。

博士

まあ、冗談じゃ！でも、もし賞金が出たら、ロボ子に最新のAIチップをプレゼントするぞ！