いまのドローンは、以前からある自動操縦ツールを使えば、技術がまったくない人でも墜落させずに飛ばせるだろう。しかし、通常の人よりはるかに優れた空間的な認識能力をもつ、ドローンパイロットもいる。

彼らはドローンレースというとてつもない競技（いまでは「ドローン・レーシング・リーグ」というプロリーグもある）で、ドローンに搭載されたカメラの映像だけを頼りに時速100マイル（約160km）以上の速さでドローンを飛ばす。と同時に、あちこちのコーナーを曲がったり、障害物を避けたりするのだ。

ドローンパイロットはこの習熟した操作を可能にするために、信じられないほど長い間かけて練習を繰り返してきた。しかし残念ながら、これほど高度なスキルをもった彼らでさえ、自動化の波にのまれるかもしれないのだ。

研究者は現在、自律飛行するドローンが100パーセントの精度で障害物のゲートをくぐり抜けられるシステムを開発している。このシステムが完成すれば、ドローンが何かにぶつかってバラバラに壊れてしまうことはなくなるだろう。

研究者はドローンを巧みに訓練している。このため、たとえ意地の悪い人が途中でゲートを動かしてコースレイアウトを変えたとしても、ドローンは適応してゲートにぶつからずにコースを完走できるようになる。飛行スピードは、いまのところ人間の操縦するドローンよりやや遅いが、いずれ速くなるのは間違いない。

「ロボットが活躍する社会」というと、まず思い浮かべるのは自律走行車だろう。こうしたクルマが走行できるのは、レーザー光を利用したレーダー技術のLiDAR（ライダー）で事前に周囲の環境をスキャンし、高精度のマップを作成しているからだ。このおかげで自律走行車は、木や建物のような動かない障害物がある環境で、自分の位置を把握できる。

人間に似た方法で「環境を把握」

だが新しいタイプのマシンは、もっと人間に似たやり方で周囲の環境を把握する。例えば、かの有名なボストン・ダイナミクスの四足歩行ロボットである「SpotMini（スポットミニ）」［日本語版記事］は、LiDARを使わない。LiDARは、大量の演算能力とエネルギーを消費するからだ。

その代わりに、事前にトレーナーがこのロボットをリモートで操縦し、搭載されているカメラで周囲の環境を記録しておく。するとこの情報を入手したロボットは、すでに馴染みのある場所となった環境をカメラでチェックしながら、同じルートを自分で歩行するようになる。

新しいドローンシステムも、同じような仕組みだ。地上から空へと飛び立つドローンは、ボルトで固定したLiDARを載せて飛ばせないため、カメラを利用している。研究者はまず、障害物のあるコースをドローンに学習させるために、ドローンを手に持ち、コースを「飛行」させる（ブーンという飛行音を口まねしたかどうかはわからない）。これは「SpotMini」がルートを事前に歩かされるのと同じようなものだ。

この模擬飛行で撮影した数万枚の画像をすべて利用して、ニューラルネットワークを訓練する。LiDARによる詳細な3Dマップがなくても、ドローンがカメラで周囲を見ながらコースを飛べるようにするためだ。

訓練したドローンを放ったところ、搭載したカメラを使って自分でコースを飛べるようになった。このシステムの開発に携わったチューリッヒ大学のロボット研究者であるアントニオ・ロケルシオは「ドローンがカメラ画像を受信すると、ニューラルネットワークが『おいドローン、今度は左に2m進め』といった指示を出すのです」と言う。

ドローンはこのような画像を何度も取り込んでは分析し、飛行コースを修正する。この動作のベースとなっているのが、ニューラルネットワークを使った訓練だ。

このドローンは、事前に作成したマップを利用しないため、予想外の状況にも対応しやすい。同じくチューリッヒ大学のロボット研究者であるエリア・カウフマンは「データを生成しているときに、われわれはコース上にあるいくつかのゲートを動かして、飛行コースを調整していました」と語る。つまり環境の変化への適応も、ロボットを訓練する一環として行われているのだ。

あらゆる制御を自ら実施

人間が途中でさまざまな変更を加えても、このドローンは障害物にぶつかることなく、50周という飛行目標を達成した。一方、研究者が招いたプロのドローンパイロットは、同じコースを45周するのが精一杯だった。ただし飛行速度ははるかに速く、平均すると自律飛行型ドローンの3倍だった。

「プロのパイロットは、驚くほどアグレッシヴに飛行するのです」とロケルシオは話す。

「彼らは進んでリスクを取ろうとします。しかし、いまのわたしたちはより慎重なアプローチを行っています」

この自律飛行マシンは、設計上の理由と技術的な制約のために、保守的なつくりになっている。ドローンは高価なので、研究者は壊したくなかった。また、使われたニューラルネットワークは、人間の驚異的な反応速度に対抗できるほど強力ではなかったのだ。ドローンが飛行中に処理しなければならないデータは大量にある。

とはいえ、このドローンはすでにあらゆる制御を自ら行っている。Wi-Fi経由でコンピューターから指示を受けるわけではない。これを可能にしているのは、1台のドローンにとっては十分に効率のいいニューラルネットワーク・アルゴリズムと、強力なプロセッサーだ。

自律飛行ドローンと人間の競争が加速する

このドローンが今後、さらに性能を上げるのは間違いないだろう。そればかりか、誰もが望む正確さを失うことなく、プロのパイロットのスピードに追いつき追い越す日が、近いうちに来るかもしれない。

この仕組みが将来、別のロボットに利用される可能性もある。特に多くの配達用ドローンが空を飛ぶようになれば、ドローン同士の接触を避けることはもちろん、街にあるさまざまな障害物にぶつからないようにする必要がある。

作成された静的なマップだけに頼ると、ドローン同士が衝突して生活している人の頭上に墜落するカオスが生まれるだろう。ドローンを安全で便利なものにするには、周囲の環境の変化に合わせて、より安全で効果的に飛行する必要がある。

いずれにしろ、ドローンレーサーは近いうちに「自律飛行ドローンとの競争がさらに厳しくなりそうだ」と気付くだろう。飛行中のミスは決して許されない。