Una inteligencia artificial derrota a los campeones del mundo pilotando drones

¿Recuerda cuando Deep Blue de IBM ganó a Gary Kasparov al ajedrez en 1996? Esta y otras competiciones comparables en las que las máquinas se impusieron a campeones humanos son hitos clave en la historia de la inteligencia artificial. Ahora, se ha dado otro paso clave, con un dron controlado por una inteligencia artificial que ha ganado una carrera contra drones pilotados por control remoto por humanos que fueron campeones de primer nivel en carreras de drones.

Este avance de la inteligencia artificial es obra de un equipo de investigadores de la Universidad de Zúrich en Suiza y de la empresa Intel, encabezado por Elia Kaufmann de la citada universidad.

Este sistema de inteligencia artificial, llamado Swift, ganó múltiples carreras contra tres campeones de talla mundial en carreras de drones con visión en primera persona, en las cuales los pilotos pilotan cuadricópteros a velocidades superiores a 100 kilómetros por hora, controlándolos a distancia mientras llevan un casco visor conectado a una cámara ubicada a bordo del dron.

Los deportes físicos y otras actividades complejas con un fuerte componente físico son más desafiantes para la inteligencia artificial porque lo que puede suceder  resulta menos predecible que lo que puede ocurrir en los juegos de mesa o en los videojuegos. En el caso de las carreras de drones, no es posible tener un conocimiento perfecto del entorno por el que se moverá el dron, ya que condiciones tales como la velocidad del viento no pueden conocerse al cien por cien antes de toparse con ellas. La respuesta estructural del propio dron también es difícil de predecir. Por tanto, la inteligencia artificial necesita aprender interactuando con el mundo físico, y debe aprender muy deprisa, tal como explica Davide Scaramuzza, de la Universidad de Zúrich y miembro del equipo de investigación y desarrollo.

El dron pilotado por la inteligencia artificial (en azul) logró situarse medio segundo por delante del dron que consiguió el mejor tiempo de entre todos los drones pilotados por humanos. (Imagen: UZH / Leonard Bauersfeld)

Hasta hace muy poco, los drones autónomos tardaban el doble que los pilotados por humanos en volar siguiendo el itinerario de una carrera, a menos que dependieran de un sistema externo de seguimiento de la posición para controlar con precisión sus trayectorias. Swift, sin embargo, reacciona en tiempo real a los datos recogidos por una cámara a bordo, como la que utilizan los pilotos humanos. Su unidad de medición inercial integrada mide la aceleración y la velocidad, mientras que una red neuronal artificial utiliza los datos de la cámara para localizar el dron en el espacio. La información se transmite a una unidad de control, también basada en una red neuronal profunda, que decide cómo volar por el siguiente tramo del modo que mejor ayude a lograr el objetivo de llegar a la meta el primero.

Kaufmann y sus colegas exponen los detalles técnicos de su logro en la revista académica Nature, bajo el título “Champion-Level Drone Racing using Deep Reinforcement Learning”. (Fuente: NCYT de Amazings)