L'intelligence artificielle est non seulement capable de surpasser l'humain dans les jeux de société, les jeux vidéo ou les échecs, mais aussi dans les sports extrêmes comme les courses de drones .
C'est ce qu'a démontré un système d'IA appelé Swift , développé par un groupe de chercheurs de l' Université de Zurich , qui a réussi à battre trois champions du monde de cette discipline sur un circuit physique rempli d'obstacles.
Selon les résultats de l'étude publiée dans la revue Nature , ce drone autonome utilisait une technique d'apprentissage par renforcement profond , qui combine le traitement d'une grande quantité de données avec l'observation de règles qui récompensent les progrès de la machine.
Lors du test et pour éviter les collisions, Swift a utilisé une caméra intégrée qui envoyait des vidéos à un réseau neuronal chargé de traiter ces informations et de cartographier les lectures sensorielles qui déterminaient les commandes à envoyer à l'appareil pour estimer la position, la vitesse et l'orientation. Cette cartographie était composée de deux parties :
- Une politique d'observation, qui traduit les informations visuelles et inertielles de grande dimension en un codage de basse dimension spécifique à la tâche.
- Une politique de contrôle qui transforme le codage en commandes pour le drone.
C'est ainsi que Swift s'est entraîné
Ce système d'IA a été entraîné à l'aide des données de la piste de course de drones conçue spécifiquement par un pilote professionnel pour cette course, et a complété l'entraînement en seulement 50 minutes ; l'équivalent de 23 jours d'heures de vol réelles sans interruption.
Dans les simulations, "l'appareil s'est écrasé des centaines de fois pendant l'entraînement, mais comme il s'agissait d'un test, les chercheurs ont pu simplement redémarrer le processus".
De l’autre côté, Thomas Bitmatta, Marvin Schaepper et Alex Vanover, trois champions de courses de drones humains, ont eu droit à une semaine d’entraînement. Au final, Swift a remporté 15 des 25 courses contre chacun des pilotes humains et a réalisé le tour le plus rapide du circuit, avec une demi-seconde d'avance sur le meilleur temps enregistré par une personne. De plus, il effectuait des virages plus serrés et plus précis que ses rivaux.
Conclusions après la course
Même si Swift a réussi à s'imposer face aux trois pilotes humains, il n'a pas été plus rapide sur tous les segments individuels de la piste.
Il est également important de mentionner que tous les concurrents utilisaient les mêmes drones, mais la différence était marquée dans les accidents survenus : alors que les humains étaient capables de continuer à voler et de terminer la piste après un accident, l'IA n'était pas entraînée à récupérer après un accident. collisions.
Cependant, Swift est systématiquement plus rapide dans les virages serrés et à la sortie, où il a un temps de réaction inférieur et décolle du podium, en moyenne 120 millisecondes plus tôt que les pilotes humains. De plus, il accélère davantage et atteint des vitesses plus élevées.
Cependant, les courses de drones sont un sport très physique et moins codifié dans les environnements contrôlés. En fait, il est possible que si l'IA avait pris en compte d'autres facteurs tels que le vent ou les différences de conditions d'éclairage, le résultat aurait peut-être été différent.
Cette recherche dirigée par Elia Kaufmann, de l'Université de Zurich, conclut également que « malgré les limites restantes et le travail à venir, l'atteinte par un robot mobile autonome d'un niveau de performance de champion du monde dans un sport physique populaire est une étape importante pour la robotique et intelligence artificielle."
Quelque chose qui « peut inspirer le déploiement de solutions hybrides basées sur l’apprentissage dans d’autres systèmes physiques, tels que les véhicules terrestres autonomes, les avions et les robots personnels ».