この相手は普通じゃない。ドローンアプリは「アングリーバード」に注意が必要

この相手は普通じゃない。ドローンアプリは「アングリーバード」に注意が必要

関連データによると、2020年現在、わが国の民間ドローンの規模は約350億元に達しており、同時に、ドローン製品の数は2019年にはすでに40万台以上に達している。

[[423857]]

そのうち、これら40万機のドローンは主に航空写真撮影、農作物保護、産業検査、警察警備、リモートセンシングマッピング、物流・速達、緊急救助、個人娯楽などの分野で使用されています。航空写真は最も広く使用されている分野です。現在、国内メーカーの約半数がこの分野のドローンの生産に携わっており、空撮ドローン市場の年間複合成長率は80%を超えています。

同時に、農業植物保護は2番目に広く使用されている分野です。 2019年末現在、わが国は170種類以上の各種農業用ドローンを生産しており、総在庫数は5万5000台を超え、運用面積は8億5000万ムーを超えています。近い将来、わが国の農業用ドローンの数は10万台を超え、農業用ドローンの保護に従事する人の数は40万人を超え、応用はさらに深まることが予想されます。

さらに、土地測量と地図作成、産業検査、物流配送もドローンが広く使用されている 3 つの分野です。データによると、わが国には航空写真撮影資格を持つ測量・製図ユニットが300以上あり、使用されているドローンの数は2,000を超えています。同時に、ドローン検査の市場規模は100億人民元を超えており、ドローン物流は政府の支援を受けてその実施と普及を加速しています。

さまざまな状況とデータから、我が国のドローン開発は近年目覚ましい成果を上げていることがわかります。しかし、喜びすぎて油断してはいけません。ドローンは急速な発展を遂げている一方で、多くの問題も露呈しているからです。例えば、ドローンは耐久性、離着陸性、騒音などに欠陥があり、管理が不十分だと飛行の妨害や怪我などの事故につながります。

もちろん、人材、価格、インフラなどの面での限界や、予期せぬ「対戦相手」の影響もあります。特にこの「予期せぬ」相手は、その予測不可能な動きや通常の方法では対処できないことから、対処が非常に難しく、ある程度無視されることもありますが、既存のドローンアプリケーションの開発と密接に関係しています。

この「対戦相手」は誰でしょう?実は「Angry Birds」です。毎年、人々がドローンを使用すると、鳥がドローンを攻撃することがよくあります。ドローンは、丈夫な素材で作られているにもかかわらず、ワシのような強い鳥と対峙すると、依然として比較的脆弱です。ドローンは鳥に襲われると簡単に墜落し、計り知れない損失を被ることになります。

これは著者の空想や人騒がせな発言だと思わないでください。昨年、米国のミシガン湖沿岸を巡回中のクアッドコプタードローンがハクトウワシに襲われ、最終的に湖に投げ込まれた事件が海外メディアで報じられた。報道によると、ドローンは当時、環境調査と地図作成を行っていたが、突然猛禽類に襲われ、1,000ドルの直接的な損失が発生したという。

最近、オーストラリアのドローンも「鳥」に追われて攻撃され、最終的にドローンは墜落した。録画された映像には、カササギが空を飛ぶドローンを見つけるとすぐに飛び立ち、それを追いかける様子が映っている。ドローン操縦者はカササギから逃げようと全力を尽くしたが、怒り狂ったカササギはまるで「怒った鳥」のようだった。数回の追跡の後、ドローンは衝突され落下した。

このような事故は予防や制御が困難です。なぜなら、第一に、野生動物の思考や動きを予測することはできないし、第二に、たとえ予測できたとしても、鳥類に何らかの制限を課すことはできないからです。唯一実行可能な解決策は、人間とドローン自身から始めることです。例えば、ドローンの飛行制限エリアや飛行時間の区分、ドローンの性能向上、ドローン操縦者の運用能力やレベルの向上などです。

全体的に見て、ドローンと鳥類の敵対関係は短期的には変化しそうにありません。この予測不可能な突然の攻撃は、ドローンの応用にとって大きな脅威になりつつあります。今後のドローンの応用では、この脅威を可能な限り考慮する必要があります。これはドローンの保護だけでなく、鳥の生物学的安全性や生態環境管理にも関係するからです。

<<:  IoTセキュリティにおける人工知能の重要性

>>:  ロボット市場は飛躍の準備ができており、人間と機械の統合が主流のトレンドとなっている

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

2021 年に注目すべき 27 の建設技術トレンド (パート 3)

テクノロジーは建設業界にかつてないほど大きな影響を与えています。クラウドベースのコラボレーションやデ...

清華大学張北院士:融合乗算による第三世代人工知能の三空間融合モデルの解釈

人工知能は今どの段階に達しているのでしょうか?どのような問題や限界があるのか​​?どのように突破する...

人工知能でIT運用を改革する方法

IT 組織は、サポートの改善、インフラストラクチャの最適化、システム障害の予測のために AI ベース...

2022年に注目すべき4つのRPAトレンド

ロボティック・プロセス・オートメーション (RPA) はもはや目新しいものではなく、進化し成熟しつつ...

研究によると、2027年までにAIの電力消費量は一部の国の電力消費量と同等になると予想されている。

10月17日のニュースによると、人工知能はプログラマーのプログラミング速度を上げ、ドライバーの安全...

過大評価されすぎた人工知能バブルは、どのように崩壊するのでしょうか。

実は、似たような事件は以前にも起きている。江蘇省衛星テレビの番組「The Brain」では、百度脳が...

AIカンファレンスは数多くあるが、私たちは違う

[51CTO.com からのオリジナル記事] テクノロジーが国の基盤であるならば、人工知能は将来の技...

AI.com ドメインが ChatGPT から X.ai にリダイレクトされました

AI.com ドメイン名は、もともと今年 2 月に OpenAI によって購入され、ChatGPT ...

私たちのプライバシーはどこにも見つからない

あなたに関するあらゆることが、さまざまな形で世界に明らかにされています。 [[387859]] 3月...

...

2019 年の AI、セキュリティ、IT 運用、IoT に関する主な予測

次の技術変化が始まる前に、将来の発展の方向を予測・判断し、技術変化に伴う可能性のある困難を軽減する必...

変数からカプセル化まで: この記事は機械学習のための強固なPythonの基礎を築くのに役立ちます

[[206375]]まず、Python とは何でしょうか? Python の作成者である Guido...

...

2021年、民間ドローン分野では5つの大きなトレンドが見られる

近年、ドローン産業の発展は加速し続けており、軍事分野から民間分野へと徐々に拡大しています。新興の民間...

あらゆる場所でのAI実現へ: 人工知能分野におけるインテルの躍進

[51CTO.comからのオリジナル記事]クラウドコンピューティング、ビッグデータ、5G、モノのイン...