La IA supera a los pilotos humanos en carreras de drones FPV
Por qué es importante: A medida que las carreras de drones en primera persona (FPV) ganan popularidad, las implementaciones de IA han seguido mejorando sus resultados contra pilotos humanos. Si bien aún queda una gran cantidad de territorio inexplorado para esta área de investigación, eventualmente podría afectar varias aplicaciones del mundo real para drones autónomos.
Investigadores de la Universidad de Zurich han desarrollado un sistema de control autónomo de drones que ha logrado superar a los pilotos humanos en las pistas de carreras. En un estudio reciente, este sistema derrotó a tres campeones mundiales de carreras de drones FPV.
El desafío de las carreras de drones FPV
Las carreras de drones FPV son un deporte emergente en el que los competidores deben volar un pequeño dron a través de una serie de puertas en el orden correcto lo más rápido posible. Los pilotos utilizan gafas de realidad virtual que muestran la transmisión de video en tiempo real desde la cámara del dron. Los corredores expertos demuestran rápidos reflejos y habilidades excepcionales para maniobrar los drones a altas velocidades.
Estas habilidades han despertado el interés de los investigadores en el desarrollo de sistemas de control autónomo para drones. La idea es que los drones autónomos puedan superar las habilidades humanas y realizar maniobras aún más precisas y rápidas en las carreras.
El sistema autónomo de la Universidad de Zurich
El sistema autónomo desarrollado por los investigadores de la Universidad de Zurich, llamado Swift, utiliza una red neuronal y datos recibidos de una computadora a bordo, una cámara y un sensor inercial. Durante las pruebas, Swift logró tiempos récord en pista y derrotó a tres campeones mundiales de carreras de drones FPV.
La ventaja de Swift radica en su capacidad para tomar giros mucho más cerrados que los pilotos humanos. Esto se debe a que el sistema procesa información más rápido que el cerebro humano y puede sentir la inercia de una manera que los humanos no pueden. Sin embargo, es importante destacar que la transmisión de video de Swift fue de solo 30 Hz, mientras que los pilotos humanos tenían cámaras que se actualizaban a 120 Hz, lo que les proporcionaba más datos visuales.
Desafíos y futuras investigaciones
Aunque los resultados de Swift son impresionantes, es importante tener en cuenta que el sistema solo se ha probado en un circuito cubierto. Las carreras de drones FPV se llevan a cabo en diversos entornos, tanto interiores como exteriores, lo que plantea desafíos adicionales como el viento y los cambios en las condiciones de iluminación. Por lo tanto, aún queda mucho por investigar en este campo.
Los resultados de este y otros experimentos podrían tener implicaciones más allá de las carreras de drones. La mejora en los sistemas de control autónomo podría beneficiar a los drones en aplicaciones como entregas, búsqueda y rescate, y operaciones militares.
