La inteligencia artificial vuelve a ganarnos, esta vez como piloto aéreo

Los humanos ya no somos los pilotos de drones más rápidos del planeta. Ahora ese título lo tiene un nuevo algoritmo creado por un grupo de investigadores de la Universidad de Zurich que ha sido capaz de batir a dos pilotos profesionales en una carrera a través de un circuito. Aunque el objetivo final de esta inteligencia artificial no es competir profesionalmente, sus creadores piensan que su principal aplicación será pilotar vehículos voladores, drones de reparto o de rescate y salvamento.

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“Nuestro dron batió la vuelta más rápida de dos pilotos humanos de talla mundial en una pista de carreras experimental", afirma Davide Scaramuzza, uno de los creadores de este algoritmo. Scaramuzza y su equipo piensan que para que los drones sean realmente útiles tienen que ser rápidos. El tiempo de reacción es fundamental en tareas de salvamento y rescate, no sólo está en juego la vida de personas sino que también hay que ser capaz de realizar el trabajo antes de que se acabe la batería.

Además, estos aparatos tienen que poder entrar por lugares pequeños como ventanas o agujeros en la pared, buscar la mejor trayectoria y ser capaces de acelerar y frenar con precisión. Eso ha llevado al equipo de investigadores a probar un nuevo método que pueda realizar todas estas acciones de manera más eficiente.

"Lo novedoso del algoritmo es que es el primero que genera trayectorias óptimas teniendo en cuenta las limitaciones de los drones", dice Scaramuzza. Hasta ahora las trayectorias de vuelo alrededor de un circuito de carreras de drones se calculan mediante métodos polinómicos. Con este sistema se producen trayectorias que dibujan curvas suaves que no son necesariamente tan rápidas como las trazadas más abruptas e irregulares que realizan los pilotos humanos.

Otro método que se suele emplear es la optimización numérica, en la que se asignan valores de tiempo a los distintos puntos de la ruta. Sin embargo, esta asignación de tiempos no se puede realizar a priori y hace que los algoritmos sean incapaces de producir trayectorias óptimas. El método de los investigadores suizos intenta corregir los problemas de la optimización numérica introduciendo una fórmula que calcula el progreso a lo largo de la trayectoria.

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"La idea clave es que, en lugar de asignar tramos de la trayectoria de vuelo a puntos de paso específicos, nuestro algoritmo se limita a decirle al dron que pase por todos los puntos de paso, pero no cómo ni cuándo hacerlo", añade Philipp Foehn, otro de los investigadores responsable de este descubrimiento.

El dron que usaron para esta prueba era un cuadróptero, que con sus cuatro hélices son lo suficientemente ágiles como para realizar con rapidez los movimientos necesarios en un circuito de carreras. Para ayudar a la IA a calcular la trayectoria, los investigadores emplearon cámaras externas que captan con precisión el movimiento del dron y dan información en tiempo real al algoritmo sobre dónde se encontraba el dron en cada momento.

A pesar de que los pilotos humanos tenían gran experiencia y pudieron entrenar en el circuito antes de la carrera, el algoritmo ganó con facilidad en todas las vueltas y además demostró que lo podía hacer de manera consistente. Una vez que el algoritmo ha encontrado la mejor trayectoria puede reproducirla exactamente de la misma manera todas las veces que haga falta.

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Aunque esta prueba fue un éxito, el algoritmo aún tiene muchas cosas que mejorar. Principalmente la falta de capacidad del ordenador interno para procesar la información necesaria para calcular la trayectoria. Actualmente tarda hasta una hora en planificar un vuelo de unos pocos minutos, así que para que sea capaz de realizar vuelos en tiempo real necesitará no solo de algoritmos más eficaces sino también ordenadores a bordo que sean mucho más potentes.

Además de esto, los científicos están intentando que el sistema funcione con cámaras a bordo en lugar de utilizar cámaras exteriores. Esto ayudaría a que el robot sea realmente autónomo y pueda tener las aplicaciones para las que ha sido creado: este estudio ha sido financiado por el Centro Nacional Suizo de Competencia en Investigación como parte de la iniciativa Gran Desafío de Robótica de Rescate que busca desarrollar tecnología automatizada para la búsqueda y el rescate. Los investigadores suizos afirman que su algoritmo también podría utilizarse en otros vehículos aéreos autónomos tanto de transporte de personas como de mercancías.