无人机正通过先进的在线学习技术提高交付效率和节能效果。达姆施塔特工业大学计算机科学系率先采用了一种策略，利用多智能体模拟器，与传统模型相比，实现了更高的交付成功率和更短的交付时间。
这种创新方法使无人机能够预测何时需要充电，从而改善资源规划，并使具有不同能源配置的混合机队受益。这带来了更自主和节能的交付系统。由罗德里希·格罗斯教授领导的研究人员将于2025年5月21日在底特律举行的第24届国际自主代理和多智能体系统会议上展示他们的研究，题为“准备好，竞标，出发！使用具有未知、异构储能约束的无人机机队进行按需交付”。该研究还入围了最佳论文奖的决赛。
该系统采用了一种基于拍卖的方法，无人机根据其电池电量和完成交付的信心对任务进行竞标。与直觉相反，选择信心最低的无人机，从而完善其对其能力的理解，并促进更智能的资源分配。这为更可靠和能源优化的自主交付系统铺平了道路。