El dron autónomo derrota al campeón humano en las primeras carreras históricas

Por primera vez, un dron ha derrotado a los pilotos humanos en una competencia internacional de carreras de drones, un nuevo hito en el desarrollo de la inteligencia artificial. El sábado 14 de abril de 2025, dos eventos de carreras de drones tuvieron lugar simultáneamente: la final de la Copa Falcon para pilotos humanos y el campeonato de drones A2RL interesado en AI para drones autónomos.

Como clímax, el mejor dron de IA también compitió contra los mejores pilotos humanos. Ai Drone, desarrollado por la Universidad Tecnológica de Deval, ganó el gran desafío A2 RL por primera vez. Luego fue a ganar un torneo de nocaut contra pilotos humanos, derrotando a tres ex campeones del mundo de DCL y alcanzó 95.8 km/h en una pista muy curva.

El equipo de científicos y estudiantes de la Universidad Tecnológica de Deult lo logró desarrollando un sistema de IA calificado y fuerte, que era capaz de un control de alto rendimiento de la partición. Si bien el éxito anterior, como AI Chess o Go derrotó al campeón mundial, tuvo lugar en entornos virtuales, esta hazaña tuvo lugar en el mundo real.

Hace dos años, los grupos de robótica y percepción de la Universidad de Zurich fueron los primeros en derrotar al campeón de carreras de drones humanos con un dron autónomo. Sin embargo, este impresionante logro ocurrió en un entorno de laboratorio de vuelo, donde los investigadores todavía controlaban los términos, el hardware y las pistas, una posición muy diferente de este campeonato mundial, donde los organizadores de la competencia diseñaban y administraban completamente hardware y las pistas.

Empuje el frente físico de IA

El campeonato de drones A2RL 2025 en Abu Dhabi tenía como objetivo llevar adelante el límite de la IA física, estimulando la investigación sobre la IA robótica bajo una presión de tiempo extremo y con recursos computacionales y sensoriales muy limitados. El dron tenía acceso a una sola cámara amante del avance, lo cual fue una gran diferencia con respecto a la carrera de drones autónomos anteriores. Es más similar a cómo vuelan los pilotos de FPV humanos, y la percepción adicional para la IA conduce a desafíos.

AI, que ganó contra tres ex campeones mundiales de DCL, fue desarrollada por un equipo de científicos y estudiantes, que estaba en la facultad de ingeniería aeroespacial de Deline de Mawlab. El líder del equipo Christof de Vagar está cansado y emocionado.

Ai que ordena los motores directamente

Uno de los principales elementos nuevos de la IA del dron es el uso de una red nerviosa profunda que no envía un comando de control a un controlador humano tradicional, sino directamente a los motores. El equipo de conceptos avanzados en la Agencia Espacial Europea (ESA) desarrollaron originalmente estas redes como "Neta de orientación y control".

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Los algoritmos tradicionales de ingeniería humana para un control óptimo eran tan caros que nunca podrían ejecutar drones o satélites como los recursos a bordo. La ESA descubrió que las redes nerviosas profundas podían imitar los resultados de los algoritmos tradicionales, mientras que la magnitud necesitaba órdenes de bajo tiempo de procesamiento. Como era difícil probar si la red funcionaría bien en el hardware real en el espacio, se formó una cooperación con Mavlab en la Universidad Tecnológica Deval.

"Ahora entrenamos a la red de nervios profundos con aprendizaje de refuerzo, una forma de aprendizaje mediante pruebas y errores", dice Christoff de Vagar. "Esto permite que el dron entregue los límites físicos del sistema más de cerca. Para llegar allí, sin embargo, tuvimos que rediseñar el proceso de entrenamiento para el control, pero también cómo podemos aprender sobre la dinámica de los drones de nuestros propios datos sensoriales a bordo".

Optimización de aplicaciones de robots

Los IA extremadamente eficientes desarrollados para una percepción fuerte y un control óptimo no solo son importantes para los drones de carreras autónomos, sino que se extenderán a otros robots.

D. Vagar dice: "El robot ai está limitado por los recursos computacionales y energéticos esenciales. Las carreras de drones autónomos es un caso de prueba ideal para desarrollar y mostrar una IA fuerte y de alta calificación.