DJI heeft de winnaars bekendgemaakt van de Onboard AI Challenge 2026. Vijftien inzendingen werden onderscheiden voor toepassingen waarbij kunstmatige intelligentie rechtstreeks op een drone of onboard computer wordt ingezet. De projecten lopen uiteen van het tellen van bananenplanten en het inspecteren van bruggen tot het opsporen van afval en ondersteunen van zoek- en reddingsacties. De wedstrijd laat zien in welke richting enterprise-drones zich ontwikkelen: van systemen die vooral data verzamelen naar vliegende platforms die deze data steeds vaker al tijdens de vlucht kunnen analyseren.
Inhoudsopgave
Van data verzamelen naar data begrijpen
Bij veel professionele drone-operaties begint de analyse pas nadat de drone weer aan de grond staat. Beeldmateriaal wordt gedownload, verwerkt en vervolgens met behulp van software of AI onderzocht. Dat werkt goed voor toepassingen waarbij snelheid geen grote rol speelt, maar bij inspecties, calamiteiten of andere tijdkritische operaties kan er veel tijd zitten tussen waarneming en resultaat.
AI kan een deel van dat proces naar de drone verplaatsen. Met voldoende rekenkracht kunnen AI-modellen rechtstreeks aan boord worden uitgevoerd. De drone kan dan tijdens de vlucht objecten herkennen, afwijkingen signaleren of gegevens classificeren. Alleen de relevante informatie hoeft vervolgens nog naar een grondstation of cloudomgeving te worden gestuurd.
Dat principe, vaak aangeduid als edge AI of onboard AI, vormt de kern van DJI’s wedstrijd. De fabrikant stelde ontwikkelaars toegang tot zijn SDK’s, onboard rekenkracht en hulpmiddelen voor het ontwikkelen en implementeren van eigen AI-modellen beschikbaar.
Vijftien winnaars
DJI selecteerde vijf winnaars in de categorie Best Onboard AI Model en tien winnaars in de categorie Industry Application Excellence Award. De inzendingen maken gebruik van verschillende DJI Enterprise-platforms, waaronder de Matrice 4-serie, Matrice 4D-serie, Matrice 400, Dock 3 en de Manifold 3 onboard computer.
De inzendingen zijn opvallend praktisch van aard en laten zien hoe breed onboard AI kan worden ingezet. Zo is er een systeem voor het automatisch monitoren van natuurgebieden, waarbij AI onder meer vee, vogelhabitats en beschermde zoogdieren in de gaten houdt. Een andere toepassing is gericht op het opsporen van foutgeparkeerde auto’s op brandweerroutes. Daarbij kan de drone niet alleen voertuigen herkennen, maar ook zelfstandig de vlieghoogte, afstand en camerahoek aanpassen om een kenteken vast te leggen en het bewijsmateriaal door te sturen.
Ook op het gebied van infrastructuur zijn er toepassingen. Zo werd een systeem ontwikkeld dat tijdens een dronevlucht scheuren in bruggen realtime kan herkennen, terwijl een andere inzending met behulp van infrarood- en RGB-beelden defecten aan zonnepanelen opspoort zonder afhankelijk te zijn van cloudverwerking. Voor zoek- en reddingsacties is er een systeem waarbij AI de beelden tijdens de vlucht alvast screent op mogelijke doelen, waarna een menselijke operator de uiteindelijke beoordeling uitvoert.
Van offline naar realtime analyse
De winnende projecten passen in een bredere ontwikkeling binnen de professionele drone-industrie. AI-analyse was al langer beschikbaar voor dronebeelden, maar vond doorgaans plaats op een computer na de vlucht of in de cloud.
Door steeds krachtigere processors aan boord van drones en compacte computers zoals de Manifold 3 kan die analyse dichter bij de bron plaatsvinden. Dat heeft praktische voordelen. Er hoeft minder ruwe data te worden verstuurd en een operator kan sneller beschikken over de informatie die ertoe doet.
Dat betekent overigens niet dat cloudverwerking verdwijnt. Voor veel toepassingen ligt juist een combinatie voor de hand: de drone voert tijdens de vlucht een eerste analyse uit en stuurt alleen relevante beelden, metadata of detectieresultaten door naar een cloudplatform voor verdere verwerking.
De drone als vliegende data-analist
De ontwikkeling verandert daarmee geleidelijk de rol van de drone. Waar het toestel lange tijd vooral fungeerde als een vliegend platform voor camera’s en andere sensoren, krijgt het steeds meer mogelijkheden om de verzamelde data zelfstandig te interpreteren.
Dat is vooral interessant wanneer de hoeveelheid verzamelde data groot is. Een drone kan in korte tijd duizenden foto’s maken, maar een menselijke operator kan die onmogelijk allemaal direct beoordelen. AI kan fungeren als een eerste filter: het systeem analyseert alles en presenteert de operator alleen de beelden of gebeurtenissen die mogelijk relevant zijn.
De vijftien winnaars van DJI’s AI Challenge geven een indruk van hoe dat er in de praktijk uit kan zien. Van gewastellingen tot bruginspecties en van milieumonitoring tot verkeersmanagement: de volgende generatie enterprise-drones draait niet alleen om betere sensoren of langere vliegtijden, maar ook om de vraag wat er tijdens de vlucht al met de verzamelde data kan worden gedaan.
De volledige lijst met winnaars en hun projecten is hier te vinden.
