Un drone contrôlé de manière autonome bat pour la première fois les meilleurs pilotes du monde dans une course.

Ôb aux échecs, Go ou Stratego – dans les jeux de stratégie, l’intelligence artificielle est imbattable. Et même dans les jeux informatiques, comme les courses automobiles, les algorithmes adaptatifs surpassent désormais facilement les meilleurs joueurs humains. Mais que se passerait-il si les programmes informatiques quittaient les environnements de simulation et de jeu et devaient faire face à une véritable compétition physique ? Ici aussi, les algorithmes intelligents semblent avoir l’avantage. Des chercheurs de l’Université de Zurich et des scientifiques du fabricant de puces Intel de Munich ont développé un système d’IA capable de battre pour la première fois les meilleurs pilotes dans une course de drones.

Dans ceux-ci, les pilotes humains dirigent généralement des robots à quatre rotors, appelés quadricoptères, à travers une course d’obstacles en trois dimensions. Chaque participant voit les alentours de son drone filmé par une caméra embarquée sur ses lunettes vidéo 3D. Ils atteignent des vitesses de pointe allant jusqu’à 100 kilomètres par heure et effectuent des manœuvres de vol à couper le souffle.

Une course de drones est un grand défi pour une IA, car un drone volant de manière autonome est constamment exposé à des situations imprévues. Dans le même temps, l’ordinateur de bord doit traiter d’innombrables données sur la vitesse, la position et l’emplacement dans l’espace afin de pouvoir maintenir le drone sur la trajectoire optimale.

Jusqu’à récemment, les drones autonomes mettaient deux fois plus de temps à franchir une course d’obstacles que les quadricoptères pilotés par des humains, à moins qu’ils ne s’appuient sur un système de positionnement externe pour contrôler précisément leur trajectoire. Mais cela a désormais changé avec le système d’IA « SWIFT » développé par Elia Kaufmann et ses collègues.

Acrobaties aériennes à 100 km/h

SWIFT réagit en temps réel aux données d’image de la caméra embarquée et aux données actuelles de vitesse et d’accélération fournies par la centrale inertielle intégrée. Un réseau neuronal artificiel utilise les données de la caméra pour localiser le drone dans l’espace et reconnaître les portes le long de la piste de course. Ces informations sont envoyées à une unité de contrôle intelligente, qui sélectionne les manœuvres de vol optimales du drone afin de parcourir le circuit le plus rapidement possible.

Cependant, avant la course proprement dite, un certain temps d’entraînement était nécessaire. SWIFT a été formé pendant une heure sur un ordinateur dans un environnement simulé, où le système a appris, pratiqué et amélioré le vol sans collision par essais et erreurs. Le système était alimenté avec des données de vol réelles.

Après cela, SWIFT était prêt à embaucher des pilotes humains. Les concurrents étaient Alex Vanover, champion de la Drone Racing League 2019, Thomas Bitmatta, champion de courses de drones MultiGP 2019 et Marvin Schaepper, triple champion suisse de courses de drones. Les compétitions se sont déroulées du 5 au 13 juin 2022 sur un circuit spécialement construit dans un hangar de l’aéroport de Dübendorf, près de Zurich. Il y avait sept buts carrés dans une superficie de 25 mètres sur 25 à compléter dans le bon ordre à chaque tour et dans les plus brefs délais.

Les drones devaient parcourir une distance de 75 mètres par tour. Les trois pilotes avaient chacun une semaine pour s’entraîner. Ensuite, tout le monde a concouru individuellement contre SWIFT.

La règle : le premier drone à effectuer correctement trois tours complets remporte une course. À chaque tour, toutes les portes doivent être franchies dans le bon ordre

Le résultat final de la course que les chercheurs de Kaufmann présenté dans la revue “Nature”.: SWIFT a remporté 15 courses sur 25 et a réalisé le tour le plus rapide de la course, une demi-seconde devant le meilleur temps d’un pilote humain. Les causes des dix défaites étaient principalement des collisions avec le drone adverse ou avec un but. Dans 20 % des cas, le drone autonome était tout simplement trop lent.

Les humains sont plus adaptables

Dans l’ensemble, les quadricoptères contrôlés par l’homme se sont révélés plus adaptables que les drones volant de manière autonome. Cela échouait souvent lorsque les conditions de course étaient différentes de celles de la simulation d’entraînement, par exemple lorsqu’il faisait trop lumineux dans la salle où se déroulait le spectacle.

Dans un commentaire d’accompagnement écrit le chercheur néerlandais en IA et bionicien Guido de Croon de la TU-Delft que des travaux de recherche supplémentaires dans un environnement plus réaliste et plus varié seront nécessaires si l’on veut exploiter tout le potentiel de la technologie des drones contrôlés par l’IA. Afin de battre les pilotes humains dans n’importe quel environnement de course, le système ne doit pas être perturbé par des perturbations externes telles que le vent, des conditions de lumière changeantes ou des obstacles moins clairement définis. Les chercheurs ont aussi a publié une vidéo explicative sur les drones contrôlés par l’IA.

Pour les chercheurs de l’Université de Zurich, les courses de drones ne constituent pas la seule application des systèmes d’IA tels que SWIFT. “Si nous volons plus vite, nous augmentons l’utilité des drones”, déclare Davide Scaramuzza, co-auteur de l’étude. Ceci est important, par exemple, lors de la surveillance des forêts afin de couvrir de plus grandes superficies en peu de temps. Des drones autonomes rapides pourraient également être utilisés dans l’industrie cinématographique pour capturer des scènes d’action. “Enfin, une vitesse de vol élevée peut faire une différence décisive dans les opérations de sauvetage – par exemple avec des drones envoyés dans un bâtiment en feu.” Enfin, les militaires pourraient également être intéressés par les résultats des chercheurs suisses. .