En un hito tecnológico, un dron autónomo pilotado por inteligencia artificial ha superado a campeones de carreras de drones, según un informe reciente publicado en la revista Nature. Este logro marca un paso significativo hacia la optimización de sistemas utilizados en vehículos autónomos y robots industriales.
La competencia tuvo lugar en un circuito de 75 metros con siete puertas que debían ser cruzadas en un orden específico. Las máquinas involucradas pueden alcanzar velocidades de hasta 100 km/h, superando incluso a un automóvil de Fórmula 1 en aceleración.
Tres campeones de carreras de drones fueron seleccionados por el Grupo de Robótica y Percepción de la Universidad de Zúrich para enfrentar al dron autónomo. Equipados con cascos que transmitían la vista desde el dron, tuvieron una semana para prepararse.
Sorprendentemente, el dron autónomo superó en la mayoría de las carreras a cada uno de los campeones y registró la vuelta más rápida en el circuito. Este logro se considera el primero en su tipo, donde “un robot autónomo móvil alcanza un nivel de rendimiento a nivel de campeón mundial en un deporte competitivo del mundo real”.
Este dron, denominado Swift, emplea un sistema completamente autónomo con sensores y capacidad de procesamiento a bordo. La clave del éxito radica en el aprendizaje por refuerzo profundo (“deep reinforcement learning”), combinando el procesamiento de datos extensos con la observación de reglas que premian el progreso de la máquina.
Swift, a través de esta técnica, analiza millones de trayectorias considerando su entorno y la progresión hacia la siguiente puerta. El sistema se entrenó en un equivalente acelerado a un mes de tiempo real, aproximadamente una hora en una computadora.
Aunque el dron autónomo posee ventajas, como una percepción de aceleración más allá del alcance humano y tiempos de reacción cinco veces más rápidos, los humanos mantienen su superioridad en situaciones degradadas, como cambios de luz. Además, el factor humano considera la seguridad y evita riesgos, mientras que la máquina tiende a maximizar su rendimiento.
Este avance no solo impacta en las carreras de drones, sino que tiene aplicaciones extendidas en campos como la industria militar y más allá. El ingeniero Elia Kaufmann, que lideró el estudio, apunta a abordar la limitada autonomía de vuelo de los drones autónomos mediante una navegación eficiente y energéticamente ahorradora.
