Une IA pilote bat des champions de course de drones

Un drone autonome piloté par IA a battu des pilotes de drones humains dans une série de courses. Cette prouesse ne montre pas seulement qu’une IA peut briller sur un parcours sportif : les performances démontrées par Swift, l’IA en question, pourraient être utiles dans divers domaines nécessitant un système d’automatisation rapide et précis. L’exploit représente surtout un pas en avant vers une utilisation plus large, plus facile et plus efficace des drones.

Alex Vanover, Thomas Bitmatta, Marvin Schaepper, ces trois pilotes de drones de renommée mondiale ont été surpassés par une IA lors d’une série de courses. Celle-ci a remporté 15 courses sur 25 et a établi un record de vitesse sur le parcours. Conçue par des chercheurs de l’Université de Zürich et d’Intel, l’IA est baptisée Swift. Les détails de cette expérience sont publiés dans la revue Nature.

La course de drones est un sport où des pilotes humains manœuvrent des quadcoptères à travers un circuit à des vitesses dépassant parfois les 100 km/h. Les pilotes, équipés de casques vidéo, suivent le parcours en temps réel grâce aux caméras embarquées sur les drones. Ces quadcoptères doivent naviguer à travers une série de portes, placées dans un ordre et une orientation spécifiques.

Lors de la compétition entre Swift et les pilotes humains, le circuit était conçu sur une superficie de 25 mètres carrés. Il comportait sept portes que les drones devaient franchir. Le parcours incluait également un virage nécessitant un mouvement acrobatique connu sous le nom de « Split-S », où le drone doit effectuer un demi-roulement suivi d’une demi-boucle descendante à grande vitesse.

Une fusion de technologies avancées

Swift allie plusieurs technologies pour naviguer habilement à travers des circuits complexes. Tout comme pour les pilotes humains, qui utilisent des caméras embarquées pour une vue à la première personne, l’engin est également doté d’une caméra qui capture des données en temps réel pendant la course. Il est également équipé d’un dispositif spécialisé : une unité de mesure inertielle, qui suit des variables comme l’accélération et la vitesse du drone. Ces données sont cruciales pour le maintien de l’équilibre et la navigation précise à des vitesses élevées.

Swift utilise un réseau neuronal artificiel pour analyser les informations capturées par la caméra. Ce système d’IA permet au drone de comprendre sa position dans l’espace tridimensionnel et d’identifier les obstacles ou les portes qui se trouvent sur son chemin. Les informations sont ensuite acheminées vers une unité de contrôle distincte, qui est également alimentée par un réseau neuronal profond. Cette unité est responsable du choix des actions optimales pour achever le parcours le plus rapidement possible.

Malgré la disponibilité et la fiabilité des technologies requises, le fonctionnement de Swift n’est pas encore adapté à toutes les circonstances. L’une des principales limitations de cette IA est sa difficulté à s’adapter à certaines conditions : par exemple lorsque l’éclairage sur le parcours varie par rapport à celui utilisé lors des entraînements.

Les implications de Swift

L’exploit de Swift dans le monde des courses de drones ouvre la porte à des applications pratiques qui pourraient transformer notre façon de gérer des situations d’urgence et de surveillance. Prenons l’exemple de la surveillance environnementale des forêts. Ces écosystèmes sont souvent menacés par des incendies ou des activités illégales comme l’abattage d’arbres. Dans de tels scénarios, la rapidité est essentielle. Un drone doté d’un système comme Swift, capable de naviguer à des vitesses élevées, pourrait rapidement collecter des données importantes, permettant aux autorités de prendre des mesures immédiates pour contrer ces menaces.

Dans un autre type de situation d’urgence, comme un incendie d’un immeuble, où chaque seconde compte, la rapidité d’un drone pourrait également permettre de sauver des vies. L’engin pourrait pénétrer dans le bâtiment en flammes pour effectuer une reconnaissance rapide, fournissant des informations cruciales pour les équipes de sauvetage.

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Par ailleurs, les drones sont souvent limités par l’autonomie de leur batterie, une grande partie de l’énergie étant utilisée simplement pour maintenir le drone en l’air. Un modèle plus rapide comme Swift pourrait accomplir davantage de tâches de reconnaissance en moins de temps, optimisant ainsi l’utilisation de sa batterie et augmentant son utilité dans une variété de tâches.

Le fonctionnement du drone Swift expliqué en vidéo (YouTube/UZH Robotics and Perception Group) :

Source : Nature