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Swift AI a utilisé une technique appelée apprentissage par renforcement profond pour remporter 15 courses sur 25 contre des champions du monde.

Après avoir battu les humains dans tous les domaines, des échecs au Go, en passant par StarCraft et Gran Turismo, l'intelligence artificielle (IA) a amélioré son jeu et vaincu les champions du monde dans un sport du monde réel.

Les derniers mortels à ressentir les conséquences de la défaite induite par l'IA sont trois pilotes de drones experts qui ont été battus par un algorithme qui a appris à piloter un drone sur un parcours de course en 3D à des vitesses vertigineuses sans s'écraser. Ou du moins ne pas planter trop souvent.

Développée par des chercheurs de l'Université de Zurich, l'IA Swift a remporté 15 courses sur 25 contre des champions du monde et a réalisé le tour le plus rapide sur un parcours où les drones atteignent des vitesses de 50 mph (80 km/h) et supportent des accélérations allant jusqu'à 5 g, suffisamment pour faire beaucoup de gens s'évanouissent.

"Notre résultat marque la première fois qu'un robot alimenté par l'IA bat un champion humain dans un véritable sport physique conçu pour et par les humains", a déclaré Elia Kaufmann, un chercheur qui a contribué au développement de Swift.

Les courses de drones à la première personne consistent à faire voler un drone autour d'un parcours parsemé de portes qui doivent être franchies proprement pour éviter un crash. Les pilotes voient le parcours via un flux vidéo provenant d'une caméra montée sur le drone.

Dans Nature, Kaufmann et ses collègues décrivent une série de courses en tête-à-tête entre Swift et trois champions de course de drones, Thomas Bitmatta, Marvin Schäpper et Alex Vanover. Avant le concours, les pilotes humains avaient une semaine pour s'entraîner sur le parcours, tandis que Swift s'entraînait dans un environnement simulé contenant une réplique virtuelle du parcours.

Swift a utilisé une technique appelée apprentissage par renforcement profond pour trouver les commandes optimales pour parcourir le circuit. Comme la méthode repose sur des essais et des erreurs, le drone s'est écrasé des centaines de fois lors de l'entraînement, mais comme il s'agissait d'une simulation, les chercheurs ont simplement pu redémarrer le processus.

Pendant une course, Swift envoie la vidéo de la caméra embarquée du drone à un réseau neuronal qui détecte les portes de la course. Ces informations sont combinées aux lectures d'un capteur inertiel pour estimer la position, l'orientation et la vitesse du drone. Ces estimations sont ensuite transmises à un deuxième réseau neuronal qui détermine les commandes à envoyer au drone.

L'analyse des courses a montré que Swift était systématiquement plus rapide au début d'une course et effectuait des virages plus serrés que les pilotes humains. Le tour le plus rapide de Swift a été de 17,47 secondes, soit une demi-seconde plus rapide que le pilote humain le plus rapide. Mais Swift n'était pas invincible. Il a perdu 40 % de ses courses contre les humains et s'est écrasé plusieurs fois. Le drone, semble-t-il, était sensible aux changements de l’environnement tels que l’éclairage.

Les courses ont laissé des sentiments mitigés aux champions du monde. « C’est le début de quelque chose qui pourrait changer le monde entier. D'un autre côté, je suis un coureur, je ne veux pas que quelque chose soit plus rapide que moi », a déclaré Bitmatta. Et comme le souligne Schäpper : « C'est différent de courir contre une machine, car on sait que la machine ne se fatigue pas. »

Une avancée majeure est que Swift peut faire face aux défis du monde réel tels que les turbulences aérodynamiques, le flou de la caméra et les changements d'éclairage, qui peuvent dérouter les systèmes qui tentent de suivre une trajectoire précalculée. Kaufmann a déclaré que la même approche pourrait aider les drones à rechercher des personnes dans des bâtiments en feu ou à inspecter de grandes structures telles que des navires.

L’armée s’intéresse vivement aux drones alimentés par l’IA, mais n’est pas convaincue que les derniers travaux auraient des implications majeures pour la guerre. Le Dr Elliot Winter, maître de conférences en droit international à la Newcastle Law School, a déclaré : « Nous devons faire attention à ne pas supposer que de telles avancées peuvent facilement être transplantées dans un contexte militaire pour être utilisées dans des drones militaires ou des systèmes d'armes autonomes qui sont impliqués. dans des processus critiques tels que la sélection des cibles.

Alan Winfield, professeur d'éthique des robots, a déclaré que même si l'IA avait des utilisations militaires « inévitables », il ne savait pas comment les derniers travaux pourraient bénéficier à l'armée au-delà peut-être du fait d'avoir des troupeaux de drones qui suivent un avion en formation rapprochée.