في خطوة رائدة نحو تحسين الإدراك الطائرات المسيّرة (UAVs)، تم إطلاق معيار ActiveFly-Bench الذي يُعتبر الأول من نوعه في ربط التفكير في الفضاء الإلكتروني بالتفاعل مع العالم الحقيقي. وهذا يتضمن ثلاثة مهام أساسية تتوزع بشكل هرمي: الإجابة عن الأسئلة في الفضاء الجوي (Aerial Embodied Question Answering - Air-EQA)، تخطيط سلوك المراقبة (Observation Behavior Planning - OBP)، والتحكم الدقيق المدعوم باللغة (Fine-grained Language-guided UAV Control - FLUC).

يهدف هذا المعيار إلى تحسين كيف تفهم الطائرات المسيّرة المهام المعقدة وتخطط لسلوكياتها. تم جمع البيانات من بيئات حقيقية ومحاكاة لدعم التدريب والتقييم من أجل تقديم نظام أكثر كفاءة وذكاء.

علاوة على ذلك، تم تطوير نظام ActiveFly، وهي وحدة تحكم للطائرة التي تدمج التفكير في اللغة البصرية مع التحكم الدقيق، مما يجعلها مناسبة للعديد من التطبيقات العملية. تم اختبار النظام على المنصات الفيزيائية، حيث أظهرت النتائج أن الطائرات المسيّرة لا تزال تواجه تحديات في تخطيط السلوك، وضبط وجهات النظر، وإتمام المهام بنجاح أثناء الإدراك النشط. هذه النتائج تبرز أهمية ActiveFly-Bench كمختبر جديد للاختبارات في الذكاء الجوي المجسد.