Dron de carreras pilotado por Inteligencia Artificial supera a los pilotos humanos por primera vez

La Universidad de Zúrich desarrolló algunos algoritmos para poder lograr esta hazaña.

Un dron de carreras pilotado por una inteligencia artificial supera a los pilotos humanos por primera vez

En los últimos años, las carreras de drones se están convirtiendo en un deporte cada vez más popular que implica grandes premios en efectivo para profesionales calificados. En este contexto, un dron controlado por Inteligencia Artificial logró vencer por primera vez a otros drones liderados por pilotos humanos.

Dron de carreras pilotado por Inteligencia Artificial

La Universidad de Zúrich (UZH) desarrolló nuevos algoritmos de control, que luego se aplicaron a un dron de carreras. De esta manera, el aparato logró derrotar a los pilotos humanos más experimentados por primera vez, a pesar de las limitaciones aún significativas inherentes a la IA diseñada.

En el pasado, los intentos de desarrollar algoritmos automatizados para vencer a los humanos han encontrado problemas con la simulación precisa de los límites de quadcopter y la ruta de vuelo a seguir.

Las rutas de vuelo tradicionales que se ramifican alrededor de un complejo campo de carreras de drones se calculan utilizando métodos polinómicos que producen una serie de curvas suaves. Estos no son necesariamente tan rápidos como los senderos más afilados y dentados volados por pilotos humanos.

Sin embargo, un equipo del Grupo de Robótica y Percepción de UZH creó un algoritmo de planificación de trayectorias para calcular la ruta óptima en cada punto del vuelo, en lugar de hacerlo sección por sección.

Los algoritmos de piloto automático anteriores de la UZH habían demostrado ser eficientes para evitar obstáculos y pasar a través de las puertas que componen el curso, pero eran notablemente más lentos que incluso los pilotos de drones inexpertos. Esta vez los resultados fueron mejores.

El experimento de la Universidad de Zúrich

El resultado alcanzado por la UZH fue comentado por el jefe del equipo del Grupo de Robótica y Percepción, Davide Scaramuzza, quien dijo: «Nuestro dron superó la vuelta más rápida de dos pilotos humanos de clase mundial en una pista experimental».

Además de ser más rápido, el sistema automatizado era más consistente. Los humanos pueden tener circuitos buenos y malos, pero la máquina siempre logra calcular su mejor rendimiento, por lo que es mucho menos probable que se estrelle.

El éxito del experimento, sin embargo, tiene un precio. La planificación de vuelos, de hecho, requiere más potencia de computación de la que puede proporcionar la computadora de a bordo del dron y, actualmente, se tarda aproximadamente una hora en planificar un vuelo de unos minutos. La gestión de vuelos en tiempo real, por lo tanto, requerirá algoritmos más eficientes o de mejores computadoras con drones.

«Creemos que la reprogramación en línea puede y pronto será posible», explicó el investigador Philipp Föhn, primer autor del nuevo proyecto. «Habrá un equilibrio entre la optimalidad y la suficiente reprogramación para vencer a los jinetes humanos».

Otra limitación de la IA desarrollada, entonces, es que la posición del dron debe ser monitoreada por una serie de cámaras externas para que su progreso a lo largo de la ruta de vuelo planificada en 3D se pueda rastrear exactamente. Esto requirió uno de los sistemas de captura de movimiento más grandes del mundo. Una solución práctica solo debe funcionar con los datos recopilados por los sensores del propio dron.

Mundo simulado y mundo real: el nuevo objetivo alcanzado por las máquinas

El trabajo fue financiado por el Centro Nacional suizo de Competencia en Investigación como parte de su Gran Desafío de Robótica de Rescate. El objetivo es desarrollar tecnología automatizada de búsqueda y rescate, y podría permitir a los drones encontrar víctimas más rápido.

Un sistema de planificación de vuelo que pueda producir las rutas seguras más rápidas también podría proporcionar beneficios reales para muchos otros vehículos aéreos.

«Para otros vehículos voladores, o para la planificación maestra del movimiento 3D, donde es necesario cumplir múltiples objetivos secuencialmente, nuestro enfoque podría ser una solución viable», dijo Föhn.

Esto podría incluir taxis aéreos urbanos y entregas de paquetes, así como la inspección eficiente de la infraestructura por parte de drones y otros servicios de emergencia.

De alguna manera, esta victoria se asemeja a las pruebas de AlphaDogfight del año pasado (o la reciente réplica china) cuando un piloto de IA venció a un humano en un combate aire-aire simulado. Sin embargo, la diferencia es que la carrera de drones está sucediendo en el mundo real. Vencer a los humanos en los juegos de ordenador es una cosa, pero en las carreras de drones pueden vencernos en el mundo real. Mejor prepararse para presenciar una nueva generación de máquinas literalmente sobrehumanas.

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