Corrida de drones: IA deixa campeões humanos para trás
Pesquisadores da Universidade de Zurique (Suíça) e da Intel criaram um sistema de inteligência artificial (IA) chamado Swift, que venceu campeões humanos em corridas de drones. É a primeira vez que uma IA supera humanos numa atividade física competitiva.
Para quem tem pressa:
Pesquisadores da Universidade de Zurique e da Intel criaram um sistema de IA chamado Swift, que venceu campeões humanos em corridas de drones;É a primeira vez que uma IA supera humanos em uma atividade física competitiva;A IA usou dados da câmera onboard para reagir em tempo real, assim como os pilotos humanos;O sistema precisou de um mês de treinamento simulado para superar os tempos de volta dos campeões;A conquista tem implicações amplas, como exploração espacial, filmagens de ação e resgates em ambientes perigosos.
O sistema de IA demonstrou responsividade em tempo real, processando dados de sua câmera a bordo, imitando como os corredores humanos navegavam na pista de corrida. Os resultados foram publicados na revista científica Nature e divulgados pela Universidade de Zurique.
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Os esportes físicos são mais desafiadores para a IA porque são menos previsíveis do que jogos de tabuleiro ou de vídeo. Não temos um conhecimento perfeito dos modelos de drone e ambiente, então a IA precisa aprendê-los interagindo com o mundo físico.
Davide Scaramuzza, chefe do Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique e recém-nomeado capitão da equipe de corrida de drones
Treinamento da IA para a corrida de drones
(Imagem: Regina Sablotny)
O sistema utilizou uma rede neural artificial para localizar o drone no espaço e detectar os portões na pista. Uma unidade de controle baseada em uma rede neural profunda então determinou as ações ideais para completar o circuito rapidamente.
O Swift passou por treinamento num ambiente simulado usando aprendizado por reforço. Essa abordagem permitiu que o sistema aprendesse por tentativa e erro sem o risco de danificar drones físicos durante a fase inicial de aprendizado.
O drone autônomo dependia de posições precisas de um sistema externo de rastreamento de posição em suas primeiras etapas, corrigindo sua interpretação dos dados dos sensores a bordo.
Para garantir que as consequências das ações no simulador fossem o mais próximo possível das do mundo real, desenvolvemos um método para otimizar o simulador com dados reais.
Elia Kaufmann, primeira autora do artigo
Após um mês de treinamento simulado de voo, o Swift desafiou campeões humanos em uma pista de corrida especialmente projetada para isso. E ele alcançou tempos de volta mais rápidos do que seus adversários humanos.
No entanto, a IA mostrou limitações quando as condições eram diferentes de seu ambiente de treinamento – por exemplo: com outras variações na iluminação.
Importância
Além das corridas de drones, essa conquista tem implicações significativas para várias áreas.
A velocidade e adaptabilidade de drones autônomos podem ser valiosas para tarefas como monitoramento de florestas, exploração espacial, produção cinematográfica e até missões de resgate em ambientes perigosos.
A realização destaca o potencial da IA em empurrar os limites do voo autônomo para aplicações práticas além do entretenimento.
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