El mundo de las carreras de drones FPV (Vista en Primera Persona) ha sido sacudido recientemente por un nuevo competidor: Swift. Este drone autónomo no es un simple seguidor de las reglas, sino que ha demostrado ser capaz de competir y vencer a los campeones humanos.

Este logro se ha conseguido gracias a la aplicación de un tipo especial de inteligencia artificial conocido como aprendizaje profundo por refuerzo.

Swift: La Nueva Era de las Carreras de Drones FPV

Swift no es un drone convencional. Este sistema autónomo ha competido –y ganado– carreras contra campeones humanos, incluidos los campeones mundiales de dos ligas internacionales.

¿Su secreto?

Combina el aprendizaje por refuerzo profundo (RL) en simulación con datos recopilados del mundo real.

Pero, ¿qué significa esto exactamente?

El Aprendizaje Profundo por Refuerzo en Acción

Swift ha sido diseñado para volar al límite de sus capacidades físicas, basándose únicamente en la información de sus sensores a bordo para estimar su velocidad y ubicación en el circuito. El sistema Swift consta de dos partes fundamentales: una política de observación y una política de control. La primera destila la información visual e inercial de alta dimensión en una codificación específica de baja dimensión para la tarea. La segunda transforma dicha codificación en comandos para el drone.

Un Competidor Nacido en Simulación y Perfeccionado en el Mundo Real

Swift aprende en un entorno simulado, utilizando RL sin modelo y en línea. Pero para resolver las discrepancias entre la simulación y el mundo físico, se utilizan modelos empíricos de ruido no paramétricos que se estiman a partir de datos recogidos en el sistema físico. Este enfoque híbrido ha permitido a Swift demostrar el tiempo de carrera más rápido registrado, superando a los pilotos humanos.

La Prueba de Fuego: Swift en la Pista de Carreras

Swift fue evaluado en una pista física diseñada por un piloto profesional de carreras de drones. Tras una semana de práctica, cada piloto humano compitió contra Swift en carreras cara a cara. Swift demostró su valía ganando varias carreras contra cada uno de los pilotos humanos y logrando el tiempo de carrera más rápido registrado.

Un Futuro Prometedor Gracias al Aprendizaje Profundo por Refuerzo

Como dijo el famoso autor Arthur C. Clarke, «Cualquier tecnología suficientemente avanzada es indistinguible de la magia». Swift es un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede llevar a la robótica móvil a nuevos horizontes. Este logro puede inspirar la implementación de soluciones de aprendizaje híbrido en otros sistemas físicos, abriendo las puertas a un futuro donde los robots pueden superar a los humanos en una amplia gama de tareas.