Mercredi, une équipe de chercheurs de l’Université de Zurich et d’Intel ont annoncé avoir développé un système de drone autonome nommé Swift, capable de battre les champions humains dans les courses de drones en vue à la première personne (FPV). Alors que l’IA a déjà battu les humains dans des jeux comme les échecs, Alleret même StarCraftc’est peut-être la première fois qu’un système d’IA surpasse les pilotes humains dans un sport physique.
Les courses de drones FPV sont un sport dans lequel les concurrents tentent de piloter des drones à grande vitesse à travers une course d’obstacles aussi vite que possible. Les pilotes contrôlent les drones à distance tout en portant un casque qui fournit un flux vidéo provenant d’une caméra embarquée, leur offrant ainsi une vue à la première personne du point de vue du drone.
Les chercheurs de l’Université de Zurich (UZH) tentent depuis des années de créer un pilote de drone idéal, alimenté par l’IA, mais ils avaient auparavant besoin de l’aide d’un système spécial de capture de mouvement pour remporter la victoire. Récemment, ils ont réalisé une percée autonome basée en grande partie sur la vision industrielle, mettant le système d’IA sur un pied d’égalité avec un pilote humain.
Vidéo officielle de « Course de drones de niveau champion utilisant l’apprentissage par renforcement profond » (Nature, 2023).
Leur solution, Swift, utilise des données en temps réel collectées par une caméra embarquée similaire à celles utilisées par les coureurs humains. Il intègre également une centrale inertielle intégrée qui mesure l’accélération et la vitesse du drone. Un réseau de neurones artificiels traite ces données pour localiser le drone dans l’espace et identifier les portes de course sur le parcours. Ces informations sont ensuite utilisées par une unité de contrôle, également basée sur un réseau neuronal profond, pour choisir la meilleure marche à suivre pour terminer le circuit de course le plus rapidement possible. L’équipe a formé le modèle d’IA en utilisant l’apprentissage par renforcement dans un environnement simulé, où le système s’est appris par essais et erreurs.
Swift a affronté trois pilotes humains de classe mondiale : le champion de la Drone Racing League 2019 Alex Vanover, le champion MultiGP Drone Racing 2019 Thomas Bitmatta et le triple champion suisse Marvin Schaepper.
Régina Sablotny / UZH
Les courses se sont déroulées entre le 5 et le 13 juin 2022, sur une piste spécialement conçue qui couvrait une zone de 25 mètres sur 25 et comportait sept portes carrées que les drones devaient franchir dans un ordre précis pour effectuer un tour. Le circuit comprenait également des manœuvres difficiles telles qu’un « Split-S », qui est « une fonction acrobatique qui consiste à faire rouler le drone à moitié et à exécuter une demi-boucle descendante à pleine vitesse », selon l’UZH.
Swift a remporté plusieurs victoires contre les champions humains et a même enregistré le tour le plus rapide, terminant avec une demi-seconde d’avance sur le meilleur pilote humain. Cependant, il a été noté que le système d’IA montrait des limites en termes de généralisation et d’adaptabilité, et rencontrait des difficultés lorsque les conditions différaient de celles pour lesquelles il avait été formé, comme par exemple les changements d’éclairage. Dans l’ensemble, le concours a démontré que même si l’IA a fait des progrès significatifs dans la navigation dans les environnements physiques, les pilotes humains conservent toujours un avantage en termes d’adaptabilité et de réponse à des conditions variables.
L’équipe de recherche derrière le nouveau système d’IA des drones comprend Elia Kaufmann, Leonard Bauersfeld, Antonio Loquercio, Matthias Müller, Vladlen Koltun et Davide Scaramuzza. Ils ont publié leurs résultats mercredi dans un article de Nature, intitulé « Courses de drones de niveau champion utilisant l’apprentissage par renforcement profond ».
Selon l’équipe, cette nouvelle technologie a plusieurs applications potentielles dans le monde réel. Scaramuzza, responsable du groupe Robotique et perception à l’UZH, affirme que les drones volant plus rapidement augmentent leur utilité en raison de la capacité limitée de leur batterie. Les capacités de Swift pourraient trouver des applications dans la surveillance des forêts, l’exploration spatiale et l’industrie cinématographique, où des drones rapides pourraient filmer des scènes d’action. De plus, la technologie pourrait être utile dans les missions de recherche et de sauvetage où les drones doivent couvrir rapidement de vastes zones.
En étudiant le paysage social en ligne, il est clair que le travail de l’UZH avec les drones a impressionné les autres. Sur Hackernews, un utilisateur qui s’est identifié comme un consultant ayant développé des logiciels informatiques pour les courses de drones dans le passé a déclaré : « Je suis très heureux de voir cette équipe de l’UZH continuer à repousser les limites et battre maintenant des champions humains. Si vous avez vu l’équipe et ce qu’ils ont réussi en moins d’un an, il était clair qu’ils étaient très talentueux et que les coureurs humains avaient du pain sur la planche pour rester en tête.