L'IA bat le drone humain

Les sports physiques sont plus difficiles pour l’IA car ils sont moins prévisibles

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Un système d'intelligence artificielle a franchi une étape clé en remportant plusieurs courses contre trois champions mondiaux de courses de drones, marquant la première fois que l'IA bat les humains dans un sport physique.

Le système d'IA appelé Swift, développé par des chercheurs de l'Université de Zurich en Allemagne et Intel, pourrait faire ses preuves dans les courses de drones en vue à la première personne (FPV), un sport dans lequel les pilotes pilotent des quadricoptères à des vitesses supérieures à 100 km/h.

Jusqu'à présent, les systèmes d'IA ont remporté un certain nombre de victoires remarquables sur les humains dans une série de jeux basés sur la stratégie, notamment la victoire aux échecs de Deep Blue d'IBM contre Gary Kasparov en 1996 et la victoire d'AlphaGo de Google contre le champion de Go Lee Sedol en 2016.

Cependant, les sports physiques sont plus difficiles pour l’IA car ils sont moins prévisibles que les jeux de société ou vidéo.

«Nous ne connaissons pas parfaitement les modèles de drones et d'environnement, l'IA doit donc les apprendre en interagissant avec le monde physique», explique Davide Scaramuzza, l'un des auteurs de l'étude de l'Université de Zurich.

Les drones autonomes pilotés par l’IA mettaient jusqu’à présent deux fois plus de temps que ceux pilotés par des humains pour parcourir les hippodromes, à moins qu’un système externe de suivi de position ne soit utilisé pour contrôler avec précision leurs trajectoires.

Mais le nouveau drone Swift AI, décrit dans une nouvelle étude de la revue Nature, a démontré qu'il peut réagir en temps réel aux données collectées par une caméra embarquée, tout comme celle utilisée par les coureurs humains dans ce sport.

Les capteurs du drone mesurent l'accélération et la vitesse tandis que le système d'IA utilise les données de la caméra pour localiser le drone dans l'espace et détecter les portes le long de la piste de course.

Une unité de contrôle dans le drone, également basée sur l'IA, choisit ensuite la meilleure action pour terminer le circuit de course le plus rapidement possible.

Les chercheurs affirment que le drone Swift s’est entraîné à voler dans un environnement simulé par essais et erreurs.

Grâce à des simulations, les scientifiques pourraient éviter de détruire plusieurs drones dès les premiers stades de l’apprentissage, lorsque le système tombe souvent en panne.

"Pour nous assurer que les conséquences des actions dans le simulateur étaient aussi proches que possible de celles du monde réel, nous avons conçu une méthode pour optimiser le simulateur avec des données réelles", a déclaré le premier auteur de l'étude, Elia Kaufmann.

Lors de la phase de test, le drone a volé de manière autonome en utilisant des positions très précises fournies par un système de suivi de position externe, tout en enregistrant les données de sa caméra.

En comparant les deux ensembles de données, Swift pourrait apprendre à corriger automatiquement les erreurs commises lors de l'interprétation des informations provenant des capteurs embarqués, affirment les scientifiques.

L'IA fut bientôt prête à défier certains des meilleurs pilotes de drones humains au monde – le champion de la Drone Racing League 2019 Alex Vanover, le champion du MultiGP Drone Racing 2019 Thomas Bitmatta et le triple champion suisse Marvin Schaepper.

Les courses se sont déroulées en juin 2022 sur une piste spécialement construite dans un hangar de l'aéroport de Dübendorf, près de Zurich.

Lors des courses qui se sont déroulées entre le 5 et le 13 juin 2022, sur une piste spéciale conçue dans un hangar de l'aéroport de Dübendorf près de Zurich, Swift a réalisé le tour le plus rapide, avec une demi-seconde d'avance sur le meilleur tour réalisé par un pilote humain.

La piste spéciale – mesurant environ 25 mètres sur 25 – était construite avec sept portes carrées qu'il fallait franchir dans le bon ordre pour terminer un tour.

Les drones ont dû exécuter des manœuvres difficiles pour réussir la piste, y compris une fonction acrobatique « Split-S » qui consiste à faire rouler le drone à moitié et à exécuter une demi-boucle descendante à pleine vitesse.

Bien que Swift puisse enregistrer le tour le plus rapide, les humains sont plus adaptables que le drone IA, qui a échoué lorsque les conditions étaient différentes de celles pour lesquelles il avait été entraîné, affirment les scientifiques.

Cependant, ils ajoutent que la nouvelle avancée dans le domaine du vol IA constitue une voie importante au-delà des courses de drones.