
La inteligencia artificial no solo es capaz de superar a los humanos en juegos de mesa, videojuegos o ajedrez, sino también en deportes extremos como las carreras de drones.
Así lo demostró un sistema de IA llamado Swift, desarrollado por un grupo de investigadores de la Universidad de Zúrich, el cual logró vencer a tres campeones mundiales de esta disciplina en un circuito físico lleno de obstáculos.
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Según los resultados del estudio que fue publicado en la revista Nature, este dron autónomo utilizó una técnica de aprendizaje por refuerzo profundo, la cual combina el procesamiento de una gran cantidad de datos con la observación de reglas que recompensan los progresos de la máquina.
En el momento de ponerlo a prueba y para prevenir colisiones, Swift empleó una cámara incorporada que enviaba vídeos a una red neuronal encargada de procesar esta información y mapear las lecturas sensoriales que determinaron qué comandos enviar al dispositivo para estimar la posición, velocidad y orientación. Este mapeo constó de dos partes:
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- Una política de observación, que traduce la información visual e inercial de alta dimensión en una codificación de baja dimensión específica de la tarea.
- Una política de control que transforma la codificación en comandos para el dron.
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Así se entrenó Swift

Este sistema de inteligencia artificial se entrenó usando datos de la pista de carreras de drones que fue diseñada por un piloto profesional específicamente para esta carrera, y completó el entrenamiento en solo 50 minutos; el equivalente de 23 días de horas de vuelo reales sin interrupción.
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En las simulaciones, “el dispositivo se estrelló cientos de veces durante el entrenamiento, pero como se trataba de una prueba, los investigadores simplemente pudieron reiniciar el proceso”.
En la otra orilla, Thomas Bitmatta, Marvin Schaepper y Alex Vanover, tres campeones humanos de carreras de drones, tuvieron una semana de práctica. Al final, Swift ganó 15 de las 25 carreras contra cada uno de los pilotos humanos y completó la vuelta más rápida del circuito, con una ventaja de medio segundo sobre el mejor tiempo registrado por una persona. Además, hizo giros más cerrados y precisos que sus rivales.
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Conclusiones tras la carrera
Aunque Swift logró imponerse sobre los tres pilotos humanos, no fue más rápido en todos los segmentos individuales de la pista.
También es importante mencionar que todos los competidores utilizaron los mismos drones, pero la diferencia se marcó en los accidentes ocurridos: mientras los humanos pudieron seguir volando y completar la pista tras un siniestro, la IA no fue entrenada para recuperarse después de las colisiones.
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Sin embargo, Swift es consistentemente más rápida en las curvas cerradas y en la salida, donde tiene un tiempo de reacción más bajo y despega del podio, en promedio, 120 milisegundos antes que los pilotos humanos. Además, acelera más y alcanza velocidades más altas.
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Las carreras de drones, no obstante, son un deporte altamente físico y que no está tan codificado en entornos controlados. De hecho, es posible que si la IA hubiera tenido en cuenta otros factores como el viento o las diferencias en las condiciones de luz, quizás el resultado hubiera sido distinto.
Esta investigación liderada por Elia Kaufmann, de la Universidad de Zúrich, también concluye que “a pesar de las limitaciones restantes y del trabajo por delante, el logro por parte de un robot móvil autónomo de un rendimiento de nivel de campeón mundial en un deporte físico popular es un hito para la robótica y la inteligencia artificial”.
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Algo que “puede inspirar el despliegue de soluciones híbridas basadas en el aprendizaje en otros sistemas físicos, como vehículos terrestres autónomos, aviones y robots personales”.
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