Un pilote IA bat trois champions de course de drones à leur propre jeu. Cela pourrait être fort utile dans bien des domaines.
Les intelligences artificielles et les robots peuvent aujourd’hui accomplir bien des prouesses, et ce, dans des domaines très variés. Parfois même, ces systèmes sont en mesure de faire mieux que certains humains forts de nombreuses années d’entraînement. Dernier exemple en date, des chercheurs de l’Université de Zurich, en partenariat avec Intel, ont mis en compétition leur système de pilotage via IA “Swift” et trois pilotes champions du monde de pilotage de drone. Aucun n’a pu faire mieux que la machine.
Un pilote IA bat trois champions de course de drones à leur propre jeu
Swift est l’aboutissement de plusieurs années d’IA et de machine learning dans les locaux de l’Université de Zurich. En 2021, l’équipe avait mis au point une première version de leur algorithme qui utilisait des caméras externes pour valider sa position dans l’espace en temps réel, contre des pilotes humains amateurs, et tous avaient déjà largement été battus pendant ce test. Une jolie prouesse dans la mesure où, précédemment, les drones autonomes n’utilisaient que des modèles physiques simplifiés pour calculer continuellement leur trajectoire optimale, ce qui impactait grandement leur vitesse maximale.
La victoire de cette semaine est autrement plus importante, d’une part parce que l’IA a battu des humains dont le travail est précisément de piloter des drones très rapides, mais d’autre part parce que cela a été fait sans la batterie de caméras de son prédécesseur. Le système Swift “réagit en temps réel aux données collectées par une caméra intégrée, comme celle utilisée par les pilotes humains”, peut-on lire dans le communiqué. Il utilise une unité de mesure inertielle intégrée pour suivre la vitesse et l’accélération pendant qu’un réseau de neurones local évalue la position dans l’espace grâce aux données des caméras frontales. Toutes ces données sont transmises à une unité de contrôle centrale, elle-même un réseau de neurones profond, qui établit la trajectoire la plus courte, la plus rapide sur la piste.
Cela pourrait être fort utile dans bien des domaines
“Les sports physiques sont de plus grands défis pour l’IA parce qu’ils sont moins prévisibles que les jeux de plateau ou les jeux vidéo. Nous n’avons pas de savoir parfait sur le drone ou les modèles d’environnement, alors l’IA doit apprendre en interagissant avec le monde physique”, déclarait Davide Scaramuzza, responsable du Robotics and Perception Group à l’Université de Zurich.
Plutôt que de laisser un quadricoptère apprendre pendant un long mois tous les détails de son circuit, l’équipe de chercheurs a simulé toutes ses séances d’apprentissage. Il lui aura fallu une heure avant que le drone ne soit pas prêt à aller affronter le champion de la Drone Racing League de 2019, Alex Vanover, le champion du MultiGP Drone Racing 2019, Thomas Bitmatta, et le triple champion de Suisse, Marvin Schaepper.
Swift a signé le meilleur temps total, faisant mieux que les pilotes humains d’une demi-seconde, mais ces derniers se sont révélés plus adaptables aux conditions de course. “Les drones ont une capacité de batterie limitée ; ils ont besoin de la majorité de leur énergie simplement pour rester en l’air. De fait, en volant plus rapidement, nous augmentons leur utilité”, ajoutait Davide Scaramuzza. L’équipe espère pouvoir poursuivre le développement de son algorithme pour une éventuelle utilisation dans des opérations de recherche et sauvetage, mais aussi dans l’inspection des forêts, l’exploration spatiale ou la production de film.
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