Microsoft Project AirSim beschleunigt autonomes Fliegen mit Unreal Engine

14. November 2022
Die Sicherheit und Leistungsfähigkeit autonomer Fahrzeuge erfordert rigoroses Training durch Simulationen. Terrain, Wetterbedingungen und Szenarien müssen in so einem Training realistisch dargestellt werden, weshalb zahlreiche Unternehmen auf Echtzeit-Technologie wie die Unreal Engine setzen.
 
Ein typisches Beispiel: Microsoft Project AirSim nutzt die Unreal Engine für das sichere Bauen, Training und Testen autonomer Flugzeuge mittels wiedergabegetreuer Simulation. In diesen realistischen Umgebungen können KI-Modelle Millionen von Flügen schneller als in Echtzeit durchlaufen und dabei lernen, wie sie auf unzählige Variablen reagieren müssen – ähnlich wie in der realen Welt.
 
Project AirSim nutzt die Unreal Engine für das Rendering von Simulationsumgebungen und kann auf Azure oder Desktop-Geräten eingesetzt werden; dadurch können riesige Datenmengen für das Training von KI-Modellen für jede Aktion in jeder Flugphase erstellt werden, vom Abheben über den Flug bis zur Landung. In den sicheren, detailgetreuen Umgebungen von Project AirSim können KI-Modelle durch Ausprobieren lernen, wie sie in den verschiedensten Terrains und Wetterbedingungen sowie bei künstlichen Hindernissen navigieren müssen, um einen sicheren Flug zu gewährleisten. 
„Zu den zahlreichen Anwendungsmöglichkeiten der Unreal Engine in diesem Bereich zählt die Computersicht auf digitalen „Ground Truth“ zum Training autonomer Fahrzeuge aller Art“, betont Unreal Engine Simulation Division Business Director Sébastien Lozé. „Realistisch simulierte Welten mit eingebetteten Wettereffekten sowie anderen Szenarien bieten eine ausreichende Vielfalt an Umweltbedingungen, durch die das KI-Modell lernen und für die reale Welt einsatzfähig werden kann.“ 
 

Project AirSim hebt mit Assets und Unterstützung von Unreal ab 

Zur Unterstützung naturgetreuen Fliegens bietet Project AirSim Zugang zur Unreal Engine und den Azure-Einsatz simulierter 3D-Umgebungen, in denen vielfältige städtische und ländliche Gebiete dargestellt werden. Dazu kommen eine Reihe von komplexen, vortrainierten KI-Modellen und weitere Design-Assets, um die Autonomie bei der Betrachtung von Infrastruktur aus der Luft, den letzten Kilometern der Frachtzustellung sowie beim Fliegen in städtischen Gebieten zu beschleunigen.
„Unsere Vision ist es, eine KI-fähige Simulationsplattform zu erschaffen, die Autonomie in allen Flugphasen ermöglicht“, so Ganesh Rao, General Manager bei Microsoft Autonomous Systems.
 
„Der Aufbau von Autonomie erfordert eine KI, für die wiederum große, KI-fähige Datenmengen benötigt werden. Project AirSim vereint die flexibel skalierbare Leistungsfähigkeit von Cloud und KI sowie die Erschaffung neuer Simulationsmöglichkeiten in Kombination mit bereits bestehenden, um KI-fähige Daten in vollem Maßstab zu erzeugen und individuelle Machine-Learning-Modelle mittels MLOps zu erstellen. Die Modularität und der offene Charakter der Unreal Engine haben uns beim Erreichen dieser Ziele geholfen.“
 
Die gesamte Simulationsbrache tritt in eine neue Ära ein, in der aufkommende Technologien die Fähigkeiten künstlicher Intelligenz und autonomer Fahrzeuge erweitern. Riesige, datenreiche Umgebungen in Echtzeit in die Unreal Engine einspeisen zu können, ermöglicht es Unternehmen, diese Fähigkeiten in realistischen Szenarien zu testen, sodass autonome Fahrzeuge aller Art vollständig für die Interaktion mit der echten Welt trainiert werden. 
 
Die Gemeinschaft aus Entwicklern der Unreal Engine sowie ihr Partner-Ökosystem bilden ein umfangreiches Team zur Unterstützung von Unternehmen, welche die Plattform für ihre simulierten Trainingsgelände nutzen. „Dank unseres Ökosystems aus Designern, Entwicklern und Spieleherstellern konnten wir uns das gesamte Wissen zu Nutze machen und mit Fahrzeugen diverser Formfaktoren eine Vielzahl an Szenarien erstellen, von Lagerhallen bis hin zur afrikanischen Savanne“, betont Ade Famoti, Senior Director bei Strategic Partnerships – Project AirSim.
 
Laut Microsoft sind die potenziellen Einsatzgebiete für Project AirSim nahezu unbegrenzt: Transportmittel der nächsten Generation, wie etwa eVTOLs („electric vertical take-off and landing“; Deutsch: elektrisches Senkrechtstarten und -landen), die Inspektion von Stromleitungen und Häfen, die Beförderung von Paketen und Personen in bevölkerungsreichen Städten sowie der Einsatz tief im Inneren enger Bergwerke oder in luftiger Höhe über Ackerland sind nur einige Beispiele.
 
Durch Verwendung von Unreal Engine ermöglicht Project AirSim der Branche rund um autonomes Training einen Schritt in Richtung eines skalierbaren kommerziellen Betriebs. 
 
„Wir stehen unmittelbar vor einer Transformation der Luftmobilität“, so Ganesh. „Project AirSim ist ein entscheidendes Werkzeug, mit dem Unternehmen Lösungen in einer virtuellen Umgebung bauen, testen und verbessern können, bevor sie sicher in der echten Welt eingesetzt werden.“
 
Erfahren Sie auf der Simulationsseite der Unreal Engine mehr darüber, wie die Unreal Engine das Training autonomer Fahrzeuge transformiert und verbessert. 

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