Intel ya había maravillado al mundo con un enjambre de drones que dio un espectáculo de luces en la celebración de su cumpleaños número 50 pero, ahora los drones autónomos han llegado para sorprender a los pilotos!
Recientemente se ha descubierto que Investigadores de la Universidad de Zúrich, junto con científicos del fabricante de chips Intel en Múnich, han desarrollado un sistema de Inteligencia Artificial (IA) que por primera vez puede vencer a los mejores pilotos en una carrera de drones.
¿Un sistema de drones autónomos puede vencer a los mejores pilotos en una carrera?
Cabe acotar que en estos, los pilotos humanos suelen dirigir robots con cuatro rotores, los llamados “cuadricópteros”, mediante una carrera de obstáculos tridimensional. Cada participante ve el entorno de su dron filmado por una cámara a bordo en sus gafas de vídeo 3D. Logran alcanzar velocidades máximas de hasta 100 kilómetros por hora y realizan extraordinarios maniobras de vuelo.
Una carrera de drones viene siendo un gran desafío para una Inteligencia Artificial, porque un dron que vuela de manera autónoma está constantemente expuesto a situaciones imprevistas. Al mismo tiempo, el ordenador de a bordo debe procesar numerosos datos sobre la velocidad, la posición y así mismo, la ubicación en el espacio para poder mantener el dron en el rumbo óptimo.
Hasta hace poco tiempo, los drones autónomos tardaban el doble en volar a través de una carrera de obstáculos que los “cuadricópteros” pilotados por humanos, a menos que dependieran de un sistema de posicionamiento externo para controlar con precisión su trayectoria. Pero, lo cierto es que eso ahora ha cambiado con el sistema de inteligencia artificial “SWIFT” desarrollado por Elia Kaufmann y sus colegas.
Sistema de inteligencia artificial “SWIFT”
El sistema de IA SWIFT reacciona en tiempo real a los datos de imagen de la cámara integrada y a los datos actuales de velocidad y aceleración suministrados por la unidad de medición inercial incorporada. Según se pudo conocer, una red neuronal artificial utiliza los datos de la cámara para localizar el dron en el espacio y reconocer las puertas a lo largo de la pista de carreras. Esta información se envía a una unidad de control inteligente, la cual elige las maniobras de vuelo óptimas del dron para volar por la pista de carreras lo más rápido posible.
SWIFT fue entrenado durante una hora en una computadora en un entorno simulado, donde el sistema logró aprender, practicó y mejoró el vuelo sin colisiones mediante prueba y error. Hay que destacar que el sistema se alimentó con datos de vuelo reales.
Luego de eso, SWIFT estaba listo para enfrentarse a pilotos humanos. Los competidores fueron Alex Vanover, campeón de la Drone Racing League 2019, así como también Thomas Bitmatta, campeón de MultiGP Drone Racing 2019 y el tres veces campeón suizo de carreras de drones Marvin Schaepper. Estas competiciones se llevaron a cabo del 5 al 13 de junio del pasado año 2022 en una pista de carreras especialmente construida en un hangar del aeropuerto de Dübendorf, cerca de Zúrich. Según notificaron, eran siete porterías cuadradas en un área de 25 por 25 metros que debían completarse en el orden correcto en cada ronda, y así mismo, en el menor tiempo posible.
Los drones debían volar una distancia de 75 metros por vuelta. Los tres pilotos tuvieron cada uno una semana para practicar. Posteriormente, cada uno de ellos compitió de forma individual contra SWIFT.
El resultado final de la carrera que los investigadores de Kaufmann presentaron en la revista “Nature”: SWIFT ganó 15 de 25 carreras y realizó la vuelta más rápida de la carrera, medio segundo por delante del mejor tiempo de un piloto humano. Según se pudo conocer, las causas de las diez derrotas fueron principalmente colisiones con el dron del oponente o con un objetivo. En el 20% de los casos, el dron autónomo era demasiado lento.
Los humanos son más adaptables
De forma general, los cuadricópteros controlados por humanos demostraron ser más adaptables que los drones que vuelan de manera autónoma. Esto a menudo fallaba cuando las condiciones de la carrera eran diferentes a las de la simulación de entrenamiento.
Según el investigador y biónico holandés en IA Guido de Croon de TU-Delft, será necesario realizar más investigaciones en un entorno más realista y variado si se quiere explotar todo el potencial de la tecnología de drones controlados por IA.
Para los investigadores de la Universidad de Zúrich, las carreras de drones no son la única aplicación de sistemas de Inteligencia Artificial como SWIFT.
Según ha afirmado el coautor del estudio Davide Scaramuzza, “Si volamos más rápido, aumentamos la utilidad de los drones”.
Esto es significativo, por ejemplo, en el seguimiento de bosques para cubrir superficies más grandes en poco tiempo. Incluso, los drones rápidos y autónomos también, podrían utilizarse en la industria cinematográfica para capturar escenas de acción. Además, según se ha conocido, una alta velocidad de vuelo puede marcar una diferencia decisiva en las operaciones de rescate, por ejemplo en el caso de drones que se envían a un edificio en llamas.
