Un dron controlado por IA derrota por primera vez a campeones humanos

Los drones son aeronaves no tripuladas que se controlan de forma remota o de forma autónoma. Se utilizan para fines recreativos, comerciales, militares o científicos. Entre los usos recreativos, destaca el de las carreras de drones, una modalidad deportiva que consiste en competir con drones equipados con cámaras y pantallas que permiten al piloto ver lo que el dron ve en tiempo real.

Las carreras de drones son un desafío de habilidad, velocidad y precisión. Los pilotos deben superar un circuito con obstáculos, como puertas o banderas, en el menor tiempo posible. Los drones pueden alcanzar velocidades de más de 100 km/h y aceleraciones que superan a las de un F1.

Sin embargo, los pilotos humanos tienen un nuevo rival: Swift, un dron autónomo pilotado por inteligencia artificial que ha logrado superar a campeones de carreras de drones por primera vez. Este hito ha sido publicado en la revista Nature y abre el camino para una optimización de los sistemas utilizados en los vehículos autónomos o los robots industriales.

Cómo es Swift

Swift es el resultado de un proyecto del Grupo de Robótica y Percepción de la Universidad de Zúrich, dirigido por el profesor Davide Scaramuzza. Swift es un dron completamente autónomo que lleva a bordo sus propios sensores y su potencia de cálculo. No depende de ningún sistema externo para navegar por el circuito.

Swift utiliza una cámara estéreo, dos cámaras monoculares y un sensor inercial para percibir su entorno y su posición. También utiliza un sistema de comunicación inalámbrica para recibir información sobre el estado del circuito y las posiciones de los otros drones.

Swift se basa en una técnica llamada aprendizaje por refuerzo profundo (deep reinforcement learning), que combina el procesamiento de una gran cantidad de datos con la observación de reglas que recompensan los progresos de la máquina. Swift aprende a volar mejorando su propia experiencia.

Swift se entrenó en un simulador durante el equivalente a un mes de tiempo real, pero en acelerado, es decir, en una hora en un ordenador. En el simulador, Swift probó millones de trayectorias posibles, combinando la percepción de su entorno y su progresión hacia la siguiente puerta. Swift recibió una recompensa cada vez que pasaba por una puerta y una penalización cada vez que chocaba o salía del circuito.

De esta forma, Swift aprendió a volar de forma óptima, minimizando el tiempo y maximizando la seguridad. Swift puede corregir su rumbo en tiempo real enviando 100 nuevas órdenes por segundo al dron.

Cómo ganó Swift

Swift se enfrentó a tres campeones de carreras de drones en un circuito de 75 metros compuesto por siete puertas que debían ser superadas en un orden predeterminado. Los pilotos humanos fueron reclutados por el equipo de Zúrich y tuvieron una semana para prepararse.

Los pilotos humanos utilizaron drones convencionales equipados con cámaras y cascos que transmitían las imágenes del dron que pilotaban. Los pilotos humanos también contaron con la ayuda de un sistema externo de captura de movimiento que optimizaba su trayectoria.

Swift utilizó su propio dron equipado con sus sensores y su potencia de cálculo. Swift no contó con ninguna ayuda externa para navegar por el circuito.

Swift ganó la mayoría de las carreras contra cada uno de los pilotos humanos y completó la vuelta más rápida del circuito con un tiempo de 12,7 segundos. El mejor tiempo de los pilotos humanos fue de 13,9 segundos.

Esta es la primera vez que un robot autónomo móvil logra un rendimiento de nivel de campeón mundial en un deporte competitivo en el mundo real.

Elia Kaufmann et al.
"Champion-level drone racing using deep reinforcement learning"https://t.co/WO9ahihyrj

— Nature Cover Alert (@NatureCover) August 31, 2023

Qué implica Swift

Swift es un ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede superar a los humanos en tareas que requieren velocidad, precisión y adaptación. Swift tiene algunas ventajas inherentes, como una central que le proporciona información como la aceleración, que el piloto humano no puede sentir sin subir a un dron. Otra ventaja es el tiempo de reacción a una orden cinco veces más rápido que el que recibe el cerebro humano.

Pero los humanos conservan una ventaja en un entorno degradado, por ejemplo cuando hay cambios de luz, que Swift podría tener dificultades para tomar en cuenta. El humano también tiene en cuenta su ventaja sobre su oponente para reducir un poco la velocidad y evitar accidentes. La máquina, en cambio, siempre va al máximo, corriendo potencialmente demasiados riesgos.

El impacto de estos trabajos se extiende más allá de las carreras de drones. Según Guido de Croon, experto en el tema y profesor de la Universidad Tecnológica neerlandesa de Delft, los avances en este ámbito son de gran interés para los militares, pero también tienen una gama mucho más amplia de aplicaciones.

Por ejemplo, los drones autónomos podrían utilizarse para fines humanitarios, como la entrega de suministros médicos o la búsqueda y rescate de personas. También podrían utilizarse para fines comerciales, como la inspección de infraestructuras o la agricultura de precisión.

Para Elia Kaufmann, primer autor del estudio y actualmente ingeniero en una empresa de drones destinados a la industria, el desafío es responder a una debilidad inherente a los drones autónomos: una autonomía de vuelo muy limitada.

El enfoque adoptado con Swift, que permite replanificar las acciones en tiempo real sin necesidad de recalcular una trayectoria, permitiría así una navegación más eficiente y, por tanto, ahorradora en energía.

Swift es un dron autónomo pilotado por inteligencia artificial que ha demostrado ser capaz de ganar a campeones de carreras de drones. Swift se basa en una técnica de aprendizaje por refuerzo profundo que le permite aprender a volar optimizando su propia experiencia. Swift representa un avance científico y tecnológico que tiene implicaciones para diversos campos y aplicaciones.

｢ドローンレースでAIが世界チャンピオンに勝利｣
Nature
　
動画を見ると人間が勝てないのも分かりますね
圧倒的なスピード感と3D認識能力がすごいですね
　
まだまだ先と思いますが、そのうち、
　｢手術でAIが神の手に精度･速度で勝利｣
という論文も出てきそうですね
https://t.co/urEydOtzUG pic.twitter.com/mdzU79n785

— 河野 健一　生成AI ✕ 医療に注目！ 手術支援AI CEO 脳外科医 (@CeoImed) September 2, 2023

Con información de Yahoo Finanzas