ドローンは長い道のりを歩んできました。より遠く、より速く移動できるようになっただけでなく、できることも大幅に増え、飛行して任務を遂行するにはますます多様な電子部品が必要になります。
ドローンがセキュリティや軍事、農業、応急対応や医療用途、そしてもちろん配達など、さまざまなユースケースで機能を実行するには、メモリ、データストレージ、モーター制御、さらには搭載された人工知能や機械学習が必要です。ドローンサービスの市場規模は近年大幅な成長を遂げており、2025年までに636億ドルに成長すると予想されています。
電子部品と半導体技術の進化は、ドローン技術の将来的な進歩と、より多くの使用事例の実現に密接に結びついています。
ドローン交通は転換点を迎えた
歴史的に正確に言えば、ドローンの概念は、オーストリア軍が爆発物を積んだ無人気球でヴェネツィアを攻撃した1839年にまで遡ります。
今日の近代的なドローン（無人航空機とも呼ばれる）の最初の例も、1982年に大規模なドローン戦争が始まったときには軍事目的で使用されていました。今日の軍事用途では、標的に対する武器攻撃のほか、通信妨害、敵の位置の探索、さらにはパイロットの命を奪わないための囮としての役割も担っています。
軍事用途のドローン開発の進歩は、商業用ドローンの進化と成長に影響を与え、過去20年間でより広範囲に利用されるようになり、連邦航空局（FAA）は2006年に許可の義務化を開始しました。多くの許可が発行されるまでにはしばらく時間がかかりましたが、2013年までにAmazonは配達にドローンを使用するというアイデアを試験的に導入すると発表し、2016年までにFAAは数千の許可を発行しました。
過去5年間は、ドローンの製造と販売を目指す企業や、幅広い目的での導入を目指す企業が増えており、ドローン技術にとって転換点となった。
ドローン配達は始まりに過ぎない
アマゾンが配達用ドローンの商業利用にいち早く参入したことは驚くに当たらないが、商品の移動はドローン技術の数多くの用途のうちの1つにすぎない。
2020年夏のAmazon Prime Airドローン配達の導入に先立ち、中国を拠点とする電子商取引会社JD.comは2016年にドローンを使って国内のアクセスが困難な地域の顧客への配達を開始した。2019年にFAAの承認を受けたUPSのFlight Forwardは、商業航空会社として運行される初のドローンサービスだった。商用ドローン配送サービスはオーストラリアやヨーロッパでも行われています。ドローンは、顧客への荷物の配達に使用されるほか、レーザーやマーカーの誘導なしに、特に手の届きにくい場所にある在庫をスキャンするのに役立つ、より広範な自律型ロボットの導入の一環として倉庫で使用されています。
ドローンの多くの使用例に共通する利点は、特に緊急時や災害時に、人間にとって安全ではない場所や人がアクセスできない場所に移動できることです。ドローンは現在、災害対応予測に活用されています。熱検知機能を備えているため、熱の兆候を検知して火災現場に救急隊員を誘導したり、地震後に瓦礫の下に閉じ込められた遭難者を見つけて捜索救助に使用したりできます。ドローンは、遠隔地やハリケーンや洪水などの自然災害によりアクセス不能になった地域に医療物資を届けるためにも使用できます。また、中断された通信インフラストラクチャの一時的な代替としても使用できます。
ドローンのあまり劇的ではない用途 農業環境を含む 広大な土地に広がる農作物を農家が定期的に検査する必要性を減らすためです。ドローンは、負傷した動物や行方不明の動物を見つけるための家畜監視に使用でき、地形の3Dマップを作成して土壌の質をよりよく理解し、栄養不足やデッドゾーンを特定するのに役立ちます。ドローンは、種を植えたり、農作物に農薬を散布したり、灌漑を監視したりするためにも使用できます。
農業用であろうと他の用途であろうと、メモリ、プロセッサ、モーター制御、センサー、ネットワーク機能など、その機能をサポートするために必要な電子部品は数多くあります。
視覚と操縦はセンサーに依存する
あらゆるドローンの最も重要なコンポーネントはセンサーです。センサーは、精密飛行に必要であり、今日の多くのユースケースで求められる多くの機能にも必要だからです。
気圧を検知するセンサーにより、ドローンは写真やビデオを撮影するときなど、必要に応じて高度を安定させ、ホバリングすることができます。農薬散布などの用途では、差圧センサーが一定の速度を維持し、農薬を均一に散布するために必要な大気データを提供します。一部のドローン センサーは受動的であり、物体からの光の反射や、飛行機のエンジンなどの空中物体からの騒音など、環境に存在する情報を収集します。
ドローンが使用するよりアクティブなセンサーには、電波を投射してエネルギーの反射を聞き、検出された物体の位置と速度の属性を判断するレーダーが含まれます。LiDAR は光ベースで、レーザーを投射して周囲の物体に反射させます。ドローンは、自動運転車が運転にLiDARを使用するのと同じように、ナビゲーションにLiDARを使用します。その他のセンサーには、航空写真の撮影や高解像度のビデオの録画用の実際のカメラが含まれます。
種類に関係なく、センサーは保存、処理、通信する必要があるデータを収集します。使用事例が進化し、より複雑になるにつれて、ドローンの電子コンテンツはより高密度になっています。
ドローンは新たな自律走行車になりつつある
道路を走る現代の自動車と同様に、ドローンが収集するデータの多様性は保存に課題を生み出します。その多くは写真やビデオの形で提供されており、一定期間機内に保管するだけでなく、分析のために降ろす必要もあります。
特に高解像度のビデオを収集する場合は、ドローンに十分な量のストレージ容量が必要です。このデータストレージにはセキュリティ機能が備わっていなければなりません。なぜなら、ドローンは本質的に接続されたエンドポイントであり、データの保存中や送信中にハッキングされる可能性があるからです。ドローンのスマートさによって、必要なストレージの量も決まります。今日のドローンは、事後に分析するために生データを送信するだけでなく、見たものをリアルタイムで処理して報告できるようになりました。シンプルなタスクドローンでは取り外し可能なSDカードのみが必要になる場合がありますが、一部のアプリケーションでは本格的なSSDが必要になる場合があります。
ドローンの役割がますます複雑化するにつれ、メモリと処理にも負担がかかります。モノのインターネットデバイスと同様に、ドローンの使用事例によって、必要なメモリ、プロセッサ、ビデオカードの仕様が決まります。NANDフラッシュとNORフラッシュはどちらもオンボード ストレージと処理の両方に実行可能なオプションですが、リアルタイムAIと分析を実行するドローンには低電力DRAMも必要になります。
ドローンによって収集されたデータはすべて中央の場所に転送する必要があります。一部のアプリケーションでは、データ転送を着陸後まで待つことで満足できるかもしれませんが、正確で安全な操縦のためだけでも、ドローンには堅牢で安全な接続が必要です。5G経由で接続することで、ドローンは自律的に航行し、現場で大量のデータをほぼリアルタイムで処理して高度な分析およびAIプログラムをサポートできるようになります。
道路を走る現代の自動車と同様に、ドローンの将来は、より広範なエッジコンピューティング インフラストラクチャの一部として、ミッションクリティカルなサービスやスマート シティの決定やサポートを行うことができる空中の小型サーバーへと変貌する可能性があります。