空撮や航空測量などビジネス分野では、すでにドローンが実用化されて久しい。今後、農薬散布や監視・パトロール業務、また宅配などさまざまな領域への応用が期待されている。

現在、そのドローン業界で注目を浴びているのが、人工知能(AI)技術との相乗効果だ。最新テクノロジー同士を組み合わせることで、さらなるイノベーションを達成しようという動きが、世界各地で徐々に始まろうとしている。

ここでは実際に始まっている「ドローン×人工知能プロジェクト」について、いくつか例をあげて紹介したい。

山間部での救助活動に対応

ヨーロッパの観光大国・スイスでは、アルプスでハイキング中に負傷・遭難した人々の救助要請に効率的に対応するため、ドローンにAI技術を採用しはじめた。スイスの山々は観光名所やレジャースポットでもあるが、危険が偏在している場所でもあり、毎年約1000件の救助要請が当局に寄せられるという。そこでチューリッヒ大学、非営利の人工知能研究所・SUPSIなどが協力。ドローンにAI技術を搭載し、アルプスでの救助に活用するプロジェクトを進めている。

同プロジェクトにおいては、ドローンがハイキングコースをカメラで認識しながら飛行。通報のあった救助エリア付近に到着すると、要救助者を識別し、正確な位置を救助する側に送信する。

このタスク遂行中に必要になってくるのが、対象を正確に識別する画像認識や映像解析など、人工知能の技術だ。当然だが、要救助者を正確に把握することができなければ、救助作業を自動化することはできない。そのため研究グループは、ディープニューラルネットワークの一種である畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network、以下CNN)ベースのアルゴリズムを利用した映像分類機をドローンに実装。要救助者の認識率を高めていると説明する。

なおディープラーニングの画像認識の精度は、すでに人間のそれを超えたという企業・研究各所などの報告が相次いでいる。スイスでは、人間の目よりも正確な”ロボットアイ”をドローンに搭載することで、山間部でのタスクに対応しようというわけだ。

人間とドローンの意思疎通が可能に

人工知能技術を使って、対象の検出率をあげるという試みは、米国でも始まっている。ボストンに拠点を構えるNeuralaはさらにもう一歩進んで、人間とマシンの”意思疎通”を可能にした。

Neuralaのソリューションの仕組みは次のようになる。

まずドローンがカメラで建物や自動車、人を撮影すると操縦者側にデータが送信される。次いでデータを受け取った操縦者が、スマートフォンなど端末のタッチパネルを利用して、画像の特定部分を指定。すると、そのデータがドローンに再送される。このとき、ドローンはマシンラーニングが採用されたソフトウェアを通じて、指定された部分を理解する。そして対象をより詳細に撮影し、操縦者にデータを再送信する。また、指定された対象が移動した際には、追跡を行いながら撮影データをリアルタイムで送信する機能もあるという。

なおNeuralaは、ドローンだけではなくロボットや自動車、家電などにも対応したAI技術を開発。米国空軍をはじめ、通信企業のモトローラ、ドローン企業の世界的大手Parrotにも、すでにソリューションを提供している。

一方、ドローンと人工知能の掛け合わせで、新たなビジネス分野への進出を目論む企業もある。対話型人工知能「ワトソン」を開発したIBM だ。2017年4月4日には、IBMが「ペットシッタードローン」の特許を申請したと報じられた。本当に構想が実現するかは定かではない。ただ公開されている内容によれば、ペットにエサを与えて世話をしたり、時に訓練やしつけを行うことができる優れものだそうだ。

IBMが特許を申請したドローンには、ペットの行動を考慮したいくつかの機能が搭載される見込みだ。例えば、ペットが吠えた声を検出するマイク、ペットがいる室内空間の適切な温度を維持するためのセンサーなどがそれにあたる。またペットに異常があった際にその声や様子を認識する検知技術や、音声でペットを褒める機能も搭載される計画だという。

前述のスイスのプロジェクトと似ているが、IBMの場合はAIで音声や映像を複合的に処理し、タスクを自動化していくアイデアだと予想できる。人間の会話・言語を処理する人工知能技術の分野は「自然言語処理」と呼ばれるが、ペットの声についてはどのような技術が採用されるのだろうか。新たな音声もしくは声紋認識技術発展にも注目が集まる。

求められるのは”人間以上”の力

ドローンの発展において人工知能が果たす役割は、「認識」や「検出」だけにとどまらない。なかには、AIでドローンの飛行・動作制御を向上させようという研究もある。

英国の軍事企業BMT Defence Servicesとブリストル大学などは共同で、人工知能による飛行動作制御が可能な固定翼型ドローンを開発した。一般的なマルチコプターに比べて、相対的に飛行距離・時間で優れたパフォーマンスを発揮する固定翼型ドローンだが、その着陸には複雑な動作制御が必要となる。開発者たちは、その着陸時の翼や機体姿勢の制御をAIに学習させており、2017年3月末の時点ですでに約5000回のコンピューターシュミレーションを終えた状況だという。

ドローンには、人間が近寄れない場所でのタスク処理が期待されている。導入現場では人間以上の認識能力や動作能力、そして状況把握能力を発揮することがおのずと求められてくる。そう考えると、人工知能がドローンにもたらす影響は、今後ますます大きくなることが予想される。

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AI Lab 編集部