Project AirSim trainiert autonome Flugzeuge, ohne dass tiefes maschinelles Lernen und Programmierkenntnisse erforderlich sind

Microsoft kündigte am Montag, den 18. Juli, auf der Farnborough International Airshow den Start von an Projekt AirSim, eine Plattform, die High-Fidelity-Simulationen bietet, um beim Bau, Trainieren und Testen autonomer Flugzeuge zu helfen. Es läuft auf Microsoft Azure und ist derzeit in einer eingeschränkten Vorschau verfügbar.

„Autonome Systeme werden viele Branchen verändern und viele Flugszenarien ermöglichen, von der Warenlieferung auf der letzten Meile in überlasteten Städten bis zur Inspektion von ausgefallenen Stromleitungen aus 1,000 Meilen Entfernung“, sagte Gurdeep Pall, Microsoft Corporate Vice President für Business Incubations in Technology & Forschung. „Aber zuerst müssen wir diese Systeme in einer realistischen, virtualisierten Welt sicher trainieren. Project AirSim ist ein wichtiges Tool, das uns eine Brücke zwischen der Welt der Bits und der Welt der Atome schlagen lässt, und es zeigt die Leistungsfähigkeit des industriellen Metaversums – der virtuellen Welten, in denen Unternehmen Lösungen entwickeln, testen und verfeinern und sie dann in die reale Welt bringen .“

Laut Microsoft werden die realistischen Umgebungen in Project AirSim es AIR-Modellen ermöglichen, Millionen von Flügen in Sekunden zu erleben und zu lernen, wie sie auf verschiedene Variablen der physischen Welt reagieren, darunter Regen, Graupel, Schnee, starke Winde, hohe Temperaturen und ein bewölkter Tag , und mehr. Darüber hinaus bietet es Zugriff auf vortrainierte KI-Bausteine, die die Erkennung und Vermeidung von Blockaden und präzise Landungen ermöglichen. Project AirSim-Kunden können auch über Daten von Bing Maps und anderen Anbietern auf verschiedene Standorte wie Städte und generische Räume zugreifen. Sie können sogar detaillierte 3D-Umgebungen mit denselben Informationen erstellen.

„Das Projekt AirSim nutzt die Leistungsfähigkeit von Azure, um riesige Datenmengen zu generieren, um KI-Modelle genau darauf zu trainieren, welche Aktionen in jeder Flugphase zu ergreifen sind, vom Start über den Reiseflug bis zur Landung“, schreibt Jake Siegel von Microsoft in einem Beitrag zur Ankündigung des Starts. „Es wird auch Bibliotheken mit simulierten 3D-Umgebungen bieten, die verschiedene städtische und ländliche Landschaften darstellen, sowie eine Reihe ausgeklügelter vortrainierter KI-Modelle, um die Autonomie bei der Inspektion von Luftinfrastruktur, der Zustellung auf der letzten Meile und der städtischen Luftmobilität zu beschleunigen.“

Es ist wichtig zu beachten, dass sich Project AirSim von Microsofts früherem Open-Source-Tool unterscheidet AirSim der in den Ruhestand geht. Es war äußerst praktisch, aber für viele kein freundliches Projekt, da die Kunden von Advanced Aerial Mobility (AAM) Programmierkenntnisse und maschinelles Lernen benötigen. Damit hat Microsoft das Tool in eine End-to-End-Plattform verwandelt, was bedeutet, dass keine tiefgreifenden Fachkenntnisse im maschinellen Lernen mehr erforderlich sind und KI-gestützte Flugzeugtests und -schulungen in simulierten 3D-Umgebungen für AAM-Kunden viel einfacher werden.

„Alle sprechen über KI, aber nur sehr wenige Unternehmen sind in der Lage, sie in großem Maßstab zu bauen“, sagte Balinder Malhi, technischer Leiter des Projekts AirSim. „Wir haben Project AirSim mit den Schlüsselfunktionen geschaffen, von denen wir glauben, dass sie zur Demokratisierung und Beschleunigung der Flugautonomie beitragen werden – nämlich die Fähigkeit, die reale Welt genau zu simulieren, riesige Datenmengen zu erfassen und zu verarbeiten und die Autonomie zu codieren, ohne dass tiefes Fachwissen in KI erforderlich ist.“

Zwei Unternehmen, die am Early-Access-Programm von Project AirSim teilgenommen haben, nutzen die Plattform bereits. Sitz in North Dakota Airtonomie verwendet es, um autonome Luftfahrzeuge zu trainieren, die kritische Infrastrukturen inspizieren, während sie in Texas ansässig sind Bell nutzt es, um die Fähigkeit seiner Drohnen zu verbessern, autonom zu landen.