Tại Hà Lan, lần đầu tiên trong lịch sử, một drone tự hành đã đánh bại các phi công hàng đầu trong một giải đua drone quốc tế, đánh dấu bước tiến vượt bậc trong công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Vào ngày 14/4, hai sự kiện đua drone diễn ra song song: chung kết Falcon Cup dành cho các phi công và giải A2RL Championship dành cho drone tự lái điều khiển bởi AI, theo Phys.org. Những drone AI xuất sắc đã có màn so tài cùng các phi công chuyên nghiệp. Đại diện Đại học Công nghệ Delft đã xuất sắc giành chiến thắng tại thử thách A2RL Grand Challenge, sau đó tiếp tục loại ba nhà vô địch thế giới của DCL trong vòng knock-out, đạt vận tốc ấn tượng 95,8 km/h trên đường đua uốn lượn.
Đội ngũ giảng viên và sinh viên từ Đại học Công nghệ Delft đã phát triển hệ thống AI với khả năng điều khiển tốc độ cao và độ chính xác vượt trội. Khác với những chiến thắng của AI trong môi trường ảo như cờ vua hay cờ vây, lần này AI đã chinh phục được một môi trường thực tiễn, khắc nghiệt hơn nhiều.
Trước đây hai năm, nhóm Robot Learning & Perception của Đại học Zurich từng đánh bại các nhà vô địch drone, tuy nhiên chiến thắng đó diễn ra trong môi trường phòng thí nghiệm kiểm soát chặt chẽ. Trong khi đó, tại giải A2RL lần này, phần cứng và đường đua do ban tổ chức quy định, tạo ra thách thức thực tế hơn.
A2RL 2025 tại Abu Dhabi đặt mục tiêu thúc đẩy sự phát triển AI vật lý bằng cách tạo ra những cuộc đua drone trong điều kiện cực kỳ hạn chế về cảm biến và tài nguyên tính toán. Drone chỉ được phép sử dụng duy nhất một camera hướng trước, khiến cho nhiệm vụ nhận thức môi trường trở nên phức tạp hơn nhiều, gần giống với trải nghiệm bay của phi công người thật.
Công nghệ AI chiến thắng tại giải đấu đến từ Phòng thí nghiệm MAV thuộc Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ, Đại học Công nghệ Delft. Một điểm đột phá của hệ thống này là dùng mạng nơron sâu để điều khiển trực tiếp động cơ drone, bỏ qua các bộ điều khiển truyền thống. Ý tưởng về mạng này có nguồn gốc từ Nhóm Nghiên cứu Khái niệm Tiên tiến của Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA).
Các thuật toán điều khiển tối ưu do con người phát triển thường đòi hỏi khối lượng tính toán quá lớn đối với hệ thống hạn chế như drone hay vệ tinh. ESA nhận thấy rằng mạng nơron sâu có thể tái tạo kết quả của các thuật toán này với thời gian xử lý thấp hơn đáng kể. Để xác minh hiệu quả trên phần cứng thực, ESA đã hợp tác với Đại học Công nghệ Delft.
“Chúng tôi sử dụng phương pháp học tăng cường để huấn luyện mạng nơron sâu, thông qua quá trình thử và sai”, đội trưởng Christophe De Wagter giải thích. “Việc này giúp drone vận hành sát với giới hạn vật lý của nó. Để đạt được, chúng tôi phải cải tiến không chỉ kỹ thuật điều khiển mà cả cách học hỏi đặc tính động lực học từ cảm biến gắn trên máy bay.”
Việc phát triển một AI vừa nhận thức tốt vừa điều khiển tối ưu sẽ không chỉ thay đổi cuộc đua drone mà còn mở rộng ứng dụng ra nhiều lĩnh vực robot khác.
De Wagter cho biết thêm, các hệ thống AI tương lai sẽ luôn bị giới hạn bởi tài nguyên điện toán và năng lượng, nên đua drone tự hành là môi trường lý tưởng để phát triển những AI hiệu quả nhất. Nâng cao tốc độ và độ chính xác bay của drone có ý nghĩa thiết thực trong nhiều lĩnh vực như giao hàng khẩn cấp (máy khử rung tim, mẫu xét nghiệm) hay tìm kiếm cứu nạn. Ngoài ra, kỹ thuật này còn giúp tối ưu không chỉ về thời gian mà còn về mức tiêu thụ năng lượng và độ an toàn, có thể áp dụng cho nhiều thiết bị tự động từ robot gia đình đến xe tự lái.
