Un programa de inteligencia artificial (AI) basado en el aprendizaje profundo llamado Swift, es capaz de volar drones que superan en competencias a los campeones humanos voladores de drones. Esto representa un hito para la robótica móvil que podrá aplicarse en el despliegue de soluciones híbridas en otros sistemas físicos, como vehículos terrestres autónomos, aviones y robots personales.
Anteriormente los sistemas de aprendizaje profundo por refuerzo de AI han superado a los humanos en varios juegos como el Atari, ajedrez, StarCraft y GO. Sin embargo, estos se han limitado principalmente a entornos de simulación y juegos de mesa, a diferencia de las competiciones físicas.
De acuerdo con un artículo publicado en la revista Nature, en las carreras de drones los competidores profesionales vuelan drones de alta velocidad a través de circuitos tridimensionales. Cada piloto ve el entorno desde la perspectiva de su dron a través de un vídeo transmitido desde una cámara a bordo.
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Alcanzar el nivel de piloto profesional con un dron autónomo es un reto para la AI porque el robot necesita volar al límite físico estimando su velocidad y ubicación en el circuito, exclusivamente a partir de sus sensores.
Elia Kaufmann y sus colegas de la Universidad de Zurich, Suiza, diseñaron un sistema autónomo que puede competir con vehículos físicos al nivel de los campeones mundiales humanos.
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El sistema combina el aprendizaje profundo por refuerzo en simulación con datos recopilados del mundo físico que, en una serie de carreras en una pista diseñada por un piloto profesional de carreras de drones, superó a tres campeones humanos, incluidos campeones mundiales de dos ligas internacionales.
Los pilotos humanos tuvieron una semana de práctica en la pista de carreras, después de lo cual cada piloto compitió contra Swift en múltiples carreras cara a cara. El sistema ganó múltiples carreras contra cada uno de los campeones, ganando un total de 15 de las 25 carreras y también logró el tiempo de carrera más rápido registrado en todo el recorrido con una ventaja de medio segundo sobre el mejor tiempo registrado por un piloto humano.
Para vencer a los pilotos humanos en cualquier entorno de carreras, el sistema tendrá que lidiar con perturbaciones externas como el viento, condiciones de luz cambiantes, puertas menos claramente definidas y muchos otros factores, todos los cuales plantean desafíos considerables para la AI existente.
En el futuro, los científicos probarán su programa con más desarrollos en entornos más realistas y variados para aprovechar todo el potencial de esta tecnología.
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