Alexandra Patel
alexandra.patel@edelman.com
Giải vô địch Drone của Abu Dhabi Autonomous Racing League (A2RL) đã mang đến một bài kiểm tra quyết định về hiệu suất của tự động hóa và con người, khi đội TII Racing của Viện Đổi mới Công nghệ thiết lập vòng đua tự động nhanh nhất để giành chiến thắng ở thử thách Tốc độ AI, trong khi phi công FPV (góc nhìn người thứ nhất), MinChan Kim – Nhà vô địch thế giới FPV – đã suýt soát giành chiến thắng trong trận chung kết Con người với AI.
Được tổ chức bởi ASPIRE, đơn vị thúc đẩy đổi mới của Hội đồng Nghiên cứu Công nghệ Tiên tiến (ATRC), sự kiện đã làm nổi bật cả tiến bộ nhanh chóng của tự động hóa dựa trên thị giác máy tính, đồng thời cho thấy khoảng cách còn rất nhỏ giữa bản năng con người và hiệu năng của máy móc trong các tình huống vận hành ở tốc độ cao.
Diễn ra trong hai ngày 21–22 tháng 1 trong khuôn khổ UMEX, Giải vô địch A2RL đã quy tụ các đội nghiên cứu AI hàng đầu và các phi công FPV đẳng cấp thế giới để tranh tài ở nhiều thể thức đua khác nhau, kiểm tra khả năng nhận thức, ra quyết định và kiểm soát trong điều kiện đua thực tế. Tổng giá trị giải thưởng 600.000 USD đã được trao cho các phần thi trong cuộc thi.
TII Racing thiết lập chuẩn mực vô địch trong Thử thách tốc độ AI
Trong Cuộc đua tốc độ AI, TII Racing đã thể hiện màn trình diễn nhanh nhất của Giải vô địch, ghi nhận thời gian vòng đua chuẩn là 12,032 giây, nhanh nhất trong tất cả các đối thủ. MAVLAB bám sát với thời gian 12,832 giây, cho thấy khoảng cách về hiệu suất ở nhóm dẫn đầu ngày càng thu hẹp.
Stephane Timpano, Giám đốc Điều hành của ASPIRE, chia sẻ: “Điều nổi bật năm nay là sự tiến bộ đồng đều trên toàn bộ các đội. So với Mùa 1, các đội đang đạt được tốc độ cao hơn với độ ổn định và nhất quán lớn hơn, chủ yếu nhờ vào những tiến bộ về phần mềm. Sự tăng tốc này cho thấy mức độ phát triển nhanh chóng của tự động hóa khi được đặt trong một môi trường cạnh tranh mở”.
Cuộc đua tốc độ AI tập trung vào năng lực tự động hóa hoàn toàn, nhấn mạnh độ chính xác trong nhận diện và điều khiển, cũng như tốc độ tối đa trên đường đua thông thoáng, không chịu tác động từ các drone khác. Kết quả năm nay phản ánh sự tiến bộ rõ rệt trong khả năng tự động hóa dựa trên thị giác và ra quyết định trên thiết bị, hoàn toàn nhờ vào cải tiến thuật toán.
Giovanni Pau, Giám đốc Kỹ thuật, TII Racing, cho biết: "Việc đạt được vòng đua nhanh nhất phản ánh chiều sâu trong phát triển và kiểm thử phần mềm của chúng tôi. Mức hiệu suất này, trong một thử thách hoàn toàn tự động, cho thấy các hệ thống dựa trên thị giác và kỷ luật vận hành có thể đạt được những gì khi được thử thách đến giới hạn."
Đua nhiều Drone kiểm tra khả năng phối hợp trong không gian bay chung
Các thể thức đua nhiều Drone AI đã chuyển trọng tâm từ tốc độ cá nhân sang sự tương tác và phối hợp trong không gian bay chung. MAVLAB đã giành chiến thắng ở cuộc đua Multi-Drone Gold, thể hiện khả năng lập kế hoạch đa tác nhân mạnh mẽ và sự nhất quán dưới áp lực. FLYBY đã giành hạng nhất ở nội dung Multi-Drone Silver, qua đó làm nổi bật chiều sâu về năng lực cũng như mức độ cạnh tranh ngày càng gia tăng của giải vô địch.
Những cuộc đua này đã kiểm tra khả năng tránh va chạm theo thời gian thực, lập kế hoạch quỹ đạo và độ bền vững trong môi trường động, những năng lực vẫn là thách thức phức tạp nhất đối với các hệ thống bay tự động.
Chung kết cuộc đua Người đối đầu AI: Trận đấu tốt nhất trong chín ván đã căng thẳng đến phút cuối
Thử thách Người đối đầu AI đã mang đến một trong những khoảnh khắc quyết định của giải vô địch, khi cuộc thi được đẩy đến chặng đua cuối cùng mang tính quyết định. Nhà vô địch FPV thế giới MinChan Kim đã đối đầu với TII Racing trong trận đấu theo thể thức chín ván thắng năm, với tỷ số hòa 4–4 trước ván đấu quyết định.
Trong vòng đua cuối cùng, Kim duy trì vị trí dẫn đầu khi chiếc drone tự động va vào cổng và không thể phục hồi, qua đó đảm bảo chiến thắng cho phi công con người.
Hệ thống tự động được kiểm tra dưới các điều kiện tương tự
Đặt các hệ thống tự động vào so sánh trực tiếp với một số tay đua drone con người xuất sắc nhất thế giới, Giải vô địch đã thách thức hiệu suất của AI trong các kịch bản đòi hỏi khả năng nhận biết tức thời, điều khiển chính xác và khả năng chịu áp lực liên tục.
Tất cả các drone đều thi đấu hoàn toàn tự động, sử dụng một camera RGB đơn hướng về phía trước và một bộ đo lường quán tính. Không được phép sử dụng LiDAR, không có thị giác lập thể, không có GPS và không có hệ thống định vị bên ngoài.
Cấu hình cảm biến tối giản này phản ánh khả năng nhận biết mà các phi công con người có được và đảm bảo rằng các cải thiện về hiệu suất đến từ phần mềm AI, chứ không phải từ sự phức tạp của cảm biến. Phương pháp này cho phép so sánh trực tiếp, tương đồng giữa con người và máy móc đồng thời vẫn đảm bảo tính phù hợp với các ràng buộc tự động hóa dân sự ngoài thực tế.
Hội nghị thượng đỉnh A2RL 3.0 xem xét các lộ trình từ thi đấu đến triển khai thực tế
Giải vô địch diễn ra sau Hội nghị thượng đỉnh A2RL 3.0, vào ngày khai mạc UMEX, nơi các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu và lãnh đạo ngành cùng xem xét cách các bài học từ đua xe tự động có thể định hướng triển khai hệ thống AI một cách an toàn và có trách nhiệm ngoài môi trường thi đấu.
Hội nghị có sự tham gia của các lãnh đạo cấp cao từ chính phủ, nghiên cứu và ngành công nghiệp, bao gồm Salem AlBalooshi, Giám đốc Công nghệ, du và Marcos Muller-Habig, Giám đốc Hỗ trợ Cấp cao, Abu Dhabi Gaming cùng nhiều bên khác. Các cuộc thảo luận tập trung vào quy định, chuyển giao từ mô phỏng sang thực tế và các lộ trình cần thiết để mở rộng tự động hóa trên các lĩnh vực như logistics, ứng phó khẩn cấp và di chuyển hàng không trong tương lai.
Ngoài việc cạnh tranh, A2RL còn hoạt động như một nền tảng thử nghiệm khoa học công cộng, cô đọng nhiều năm nghiên cứu về hệ thống tự động vào chỉ vài ngày với hiệu suất có thể quan sát và đo lường được. Bằng cách đưa các hệ thống AI vào những điều kiện khắc nghiệt với tốc độ cao, A2RL cung cấp các tiêu chuẩn đánh giá đáng tin cậy, trực tiếp góp phần vào các ứng dụng thực tiễn và củng cố tham vọng của Abu Dhabi trở thành trung tâm toàn cầu về nghiên cứu ứng dụng, đổi mới AI và hệ thống tự động.
Văn bản ngôn ngữ nguồn ban đầu của thông báo này là phiên bản chính thức, có thẩm quyền. Các bản dịch được cung cấp chỉ như một sự điều chỉnh thích nghi, và sẽ được tham chiếu chéo với văn bản ngôn ngữ nguồn, đây là phiên bản duy nhất của văn bản có hiệu lực pháp lý.
Alexandra Patel
alexandra.patel@edelman.com