>Eine von der Delft University of Technology entwickelte autonome, mit Künstlicher Intelligenz (KI) versehene Drohne hat erstmals in einem internationalen Drohnenwettbewerb von menschlichen Piloten gesteuerte Drohnen geschlagen. Im Finale flog die KI-Drohne schneller durch die sehr kurvenreiche Strecke als drei ehemalige DCL-Weltmeister (Drone Champions League).

Der Sieg der KI-Drohne erfolgte am 14. April 2025 im Rahmen zweier Meisterschaften für KI-gesteuerte, autonome Drohnen, dem A2RL Drone Championship sowie den Falcon Cup Finals für menschliche Drohnenpiloten. Im Anschluss beider Meisterschaften ließen die Veranstalter die besten menschlichen Drohnenpiloten gegen die besten KI-Drohnen antreten.

Die autonome Drohne der Delft University of Technology hatte die A2RL Grand Challenge gewonnen und konnte sich auch in dem Mixed-Wettbewerb durchsetzen. Die Drohne gewann das K.O.-Turnier und schlug drei ehemalige DCL-Weltmeister auf einer anspruchsvollen kurvenreichen Strecke. Die autonome Drohne erreichte dabei Geschwindigkeiten von bis zu 95,8 km/h.

Bereits 2023 hatte eine KI-Drohne der Perception Group der University of Zurich menschliche Meisterschaftspiloten in einem Drohnenrennen geschlagen. Allerdings erfolgten die Flüge damals unter kontrollierten Laborbedingungen. Die Hardware und Strecke wurde von den Forschern festgelegt. Bei dem Rennen in Abu Dabi legten dagegen die Veranstalter die Hardware und die zu fliegende Strecke fest.

Der nun erste Sieg einer KI gegen menschliche Piloten in einem offiziellen Wettkampf ist in etwa gleichzusetzen mit dem ersten Sieg eines Schachcomputers gegen einen menschlichen Spieler – nur mit dem Unterschied, dass die autonome Drohne eher physische Intelligenz anwendet.

Mit Technik aus der Raumfahrt

Entwickelt hat die KI der Siegerdrohne ein Team aus Wissenschaftlern und Studierenden des MAVLab der Fakultät Luft- und Raumfahrttechnik in Delft. Die Drohne durfte zur Umgebungswahrnehmung lediglich eine vorwärtsgerichtete Kamera verwenden. Damit sollte wohl die Chancengleichheit mit den menschlichen Drohnenpiloten sicherstellen, die ebenfalls nur mit einer Sicht nach vorn ihre Drohnen steuern.

Das Entwicklerteam griff dabei auf Technik der Europäischen Weltraumorganisation (ESA) zurück, die unter der Bezeichnung Guidance and Control vom Advanced Concepts Team entwickelt worden war. Dabei wird ein Deep Neural Network verwendet, das seine Steuerbefehle nicht über einen Controller, sondern direkt an die Motoren der Drohne sendet.

Normalerweise benötigen optimale Steuerungsalgorithmen für autonome Drohnen eine immense Rechenleistung, die an Bord der Drohne mit ihrer begrenzten Rechenleistung und Energie nicht realisiert werden kann. Die ESA hatte herausgefunden, dass sich dieses Problem mithilfe neuronaler Netze umgehen lässt. Die können Steuerungsalgorithmen imitieren, benötigen dabei aber deutlich weniger Rechenleistung. Die ESA konnte jedoch die Technik, die eigentlich für Satelliten entwickelt worden war, nicht im Weltraum ausprobieren und vereinbarte deshalb eine Kooperation mit dem MAVLab, das sie in ihren autonomen Drohnen einsetzt.

Trainiert werden die tiefen neuronalen Netze mit Verstärkendem Lernen (Reinforcement Learning – RL) über Versuch und Irrtum. Strategien, die funktionieren, werden dabei belohnt, andere bestraft. Die KI nähert sich dadurch den physikalischen Grenzen der Drohne immer mehr an. "Um dies zu erreichen, mussten wir jedoch nicht nur das Trainingsverfahren für die Steuerung neu konzipieren, sondern auch die Art und Weise, wie wir aus den Sensordaten der Drohne selbst etwas über ihre Dynamik lernen können", sagt Christophe De Wagner, Teamleiter des Projekts.

Renndrohnen seien aber nicht der einzige Anwendungsfall für schnelle autonome Drohnen. Überall dort, wo Drohnen zeitkritisch eingesetzt werden müssen, spielt die Verbesserung der autonomen Technik eine Rolle, wie etwa bei Lieferungen von Medikamenten und Defibrillatoren sowie dem Auffinden von Menschen in Katastrophengebieten.