Un Drone En Un Torneo

Victoria de la IA: Swift el dron autónomo que vence a campeones humanos en carreras de drones

Desde que la inteligencia artificial (IA) se impuso en juegos de estrategia como ajedrez y videojuegos de alto nivel como StarCraft, ha estado en constante evolución y expansión hacia nuevas fronteras. Hoy, un nuevo hito se ha registrado en el mundo de la competición. Un sistema de IA denominado ‘Swift’ ha conquistado un desafío en el que pocos habrían pensado previamente: carreras de drones contra campeones humanos.

Este sorprendente logro se ha documentado en un estudio de la prestigiosa revista Nature dirigido por el destacado investigador Davide Scaramuzza de la Universidad de Zurich, con contribuciones notables del investigador Elia Kaufmann. Swift se enfrentó a tres campeones humanos, incluidos campeones mundiales de ligas internacionales, en una serie de carreras de drones que desafían los límites de la competición. Lo que es aún más impresionante, Swift no solo venció en 15 de las 25 carreras, sino que también estableció un nuevo récord en el tiempo de carrera, superando al mejor tiempo humano por medio segundo.

Esta hazaña excepcional evoca recuerdos de momentos icónicos en la historia de la IA, como cuando Deep Blue de IBM derrotó a Gary Kasparov en ajedrez o cuando AlphaGo de Google superó al campeón de Go. Sin embargo, lo que distingue este logro es que Swift triunfó en un deporte físico diseñado para y por humanos, lo que marca un hito crucial en la evolución de la IA.

La competición tuvo lugar en junio de 2022 e involucró a dos campeones internacionales, Alex Vanover y Thomas Bitmatta, junto con el tres veces campeón suizo, Marvin Schaepper. Cada piloto tuvo una semana de práctica en la pista antes de enfrentarse a Swift en carreras uno contra uno. A diferencia de intentos anteriores, se nivelaron las condiciones al máximo posible, permitiendo que Swift utilizara únicamente sus sensores internos y su capacidad de cálculo. Esto se logró mediante el «aprendizaje por refuerzo profundo», que implica una simulación en tiempo real basada en datos del mundo físico.

Cómo se realizó el experimento

El experimento se centró en una emocionante competición entre un dron autónomo llamado «Swift» y pilotos humanos expertos en carreras de drones en primera persona (FPV). En este deporte de alto octanaje, los pilotos controlan drones a altas velocidades mientras navegan por un circuito tridimensional, utilizando una cámara a bordo que les brinda la vista desde la perspectiva del dron en tiempo real.

Un Dron

Swift, el dron autónomo, se preparó para competir al más alto nivel mediante el uso de una técnica de aprendizaje profundo por refuerzo (Deep RL), dividida en dos partes esenciales:

Sistema de Percepción: Swift emplea cámaras y sensores para detectar las puertas en el circuito y calcular su posición y orientación en el entorno. Además, se apoya en sensores inerciales para medir su movimiento y ubicación.

Política de Control: Después de procesar la información de percepción, Swift emplea una red neuronal para tomar decisiones críticas sobre cómo navegar a través del circuito, tales como ajustar su velocidad y dirección para superar las puertas de manera eficiente.

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Elia Kaufmann, Leonard Bauersfeld, Antonio Loquercio, Matthias Müller, Vladlen Koltun y Davide Scaramuzza (2023), Champion-level drone racing using deep reinforcement learning, Nature, volume 620, pages 982–987 

El entrenamiento de Swift se llevó a cabo en una simulación, donde se le enseñó a volar de manera competitiva a través del circuito. Sin embargo, se sabía que la simulación no replicaba con exactitud la realidad, lo que generaba diferencias en el comportamiento de Swift entre el entorno virtual y el mundo físico.

Para mitigar estas discrepancias, los investigadores recopilaron datos del mundo real mientras Swift volaba por una pista diseñada por un piloto humano experto. Estos datos fueron fundamentales para ajustar y perfeccionar la política de control de Swift, acercando su rendimiento en el mundo real al de los pilotos humanos.

Luego, llegó el enfrentamiento épico: Swift se midió en carreras cara a cara contra campeones humanos, donde cada dron (Swift y el dron humano) debía completar tres vueltas al circuito, pasando por las puertas en el orden correcto. Los resultados dejaron a todos boquiabiertos: Swift ganó varias carreras contra los campeones humanos y estableció un nuevo récord de tiempo de carrera.

El Éxito de la IA en las Carreras de Drones FPV

Lo que hace que este logro sea aún más notable es que la competición se desarrolló en un entorno altamente dinámico y desafiante. Swift fue entrenado en simulación durante 50 minutos, lo que equivale a 23 días de vuelo real sin interrupción. Aprendió no solo a volar desde cero, sino también a competir, utilizando un enfoque de ensayo y error que recompensaba las acciones que minimizaban los errores y maximizaban la velocidad de carrera.

Un Drone Gana Una Carrera

Una de las ventajas clave de Swift fue su capacidad para «sentir» el movimiento a través de sensores inerciales, una ventaja que los pilotos humanos no tenían. Además, su menor latencia y su conocimiento previo del circuito específico también contribuyeron a su éxito.

Este logro no solo representa un hito en la historia de la IA, sino que también plantea preguntas intrigantes sobre la relación entre la tecnología y las habilidades humanas en los deportes y otros campos. El triunfo de Swift nos desafía a considerar cómo la IA continuará avanzando y su impacto en nuestras vidas en constante evolución.

La victoria de Swift en carreras de drones contra campeones humanos marca un hito emocionante en la evolución de la inteligencia artificial. Este logro no solo resalta la capacidad de la IA para dominar en campos diversos, sino que también plantea preguntas fundamentales sobre el papel futuro de la tecnología en los deportes y otras áreas de competencia humana. A medida que la IA sigue avanzando, estamos ante un emocionante viaje hacia lo desconocido, donde la colaboración entre humanos y máquinas promete un futuro lleno de posibilidades fascinantes.

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