Сколько бы не спорили ученые, кто же умнее и решительней: человек или машина, правду может показать только настоящее состязание.

Научно исследовательский центр NASA, более известный как Лаборатория реактивного движения (англ. Jet Propulsion Laboratory, «JPL», находится в Калифорнии) с 1936 года работает над конструкторскими задачами  в сфере создания и  обслуживания беспилотных космических аппаратов.

Исследователи Центра работают над масштабными проектами, но это не помешало им заинтересоваться дилеммой: кто лучше справится с пилотированием обычного гоночного квадрокоптера – человек, хоть и профессионал, или все-таки машина?

В результате, пилотируемый компьютером дрон получил две камеры для отслеживания пути и окружающего пространства и специально разработанную карту гоночной трассы. 

Установленные на дроне камеры постоянно сравнивают трасу и загруженную карту, помогая избежать столкновений с препятствиями и четко проходить ворота.

Соперником тестового дрона на трассе выступил профессиональный дрон-рейсер Кеннет Лу. 

Дроны не были абсолютно идентичны, но похожи своими техническими характеристиками.

Для проведения состязания была построена специальная площадка, на которой размещались несколько «ворот». 

Дроны гоняли по кругу, проходя ворота в определенной последовательности.

На YouTube-канале опубликован ролик, который сначала привел инженеров в замешательство. 

Никто из инициаторов соревнования изначально на человека ставку не делал, а зря! 

Первый круг оба дрона прошли с равным результатом, но уже на втором круге, когда Кен выучил трассу, дела у него пошли быстрее.

Следует отметить, что автономный дрон показал плавный и уверенный полет, в то время как человек хорошо выполнял сложные трюки и ускорения.

Итак, пока 1:0 в пользу человека, но соревнования проводились не только ради интереса. В лаборатории NASA предполагают, что уже в скором будущем алгоритмы для самопилотируемых дронов усовершенствуют, и беспилотники будут летать намного быстрее и точнее.

Ученые всерьез задумываются о применении автономных дронов для работы в больших складских помещениях или, к примеру, для поиска людей, пострадавших от стихийных бедствий.