Yahoo Actualités Un drone piloté par intelligence artificielle bat pour la première fois des champions humains
Un drone autonome, piloté par une intelligence artificielle, a surclassé pour la première fois des champions de course de drones, selon une étude publiée dans la revue Nature mercredi 30 août 2023, ouvrant la voie à une optimisation de systèmes utilisés dans les voitures autonomes ou les robots industriels.
"J'étais si proche du drone autonome que je pouvais sentir ses turbulences en essayant de ne pas le lâcher", a dit dans l'étude Alex Vanover, un des trois champions de la discipline recrutés par le Groupe de robotique et perception à l'Université de Zurich pour affronter leur champion.
Le drone autonome a effectué le tour le plus rapide du circuit
La course s'est tenue sur un circuit de 75 mètres composé de sept portes, -de grands cadres bleus à franchir dans un certain ordre-, et sur trois tours. Avec des machines atteignant aisément 100 km/heure et des accélérations qui laisseraient loin derrière une F1, tout en négociant des virages à 180 degrés. Munis du casque transmettant les images de leur drone pour son pilotage, les trois hommes dont un ex-champion du monde de la Drone racing league, ont eu une semaine pour s'entraîner.
Le drone autonome a remporté une majorité de ses courses contre chacun d'entre eux, et effectué le tour le plus rapide du circuit. C'est la première fois qu'"un robot autonome mobile atteint une performance au niveau d'un champion du monde dans un sport de compétition dans le monde réel", selon l'étude publiée dans la revue scientifique Nature. Des drones avaient bien atteint un niveau "expert", mais avec l'aide d'un système extérieur de capture de mouvement optimisant leur trajectoire. Un avantage "injuste" pour l'équipe de Zurich qui présente Swift, un système complètement autonome, embarquant ses seuls capteurs et sa puissance de calcul à bord du drone.
"Swift corrige sa course en temps réel, en envoyant 100 nouvelles commandes par seconde au drone", explique à l'AFP Elia Kaufmann, premier auteur de l'étude et encore doctorant au moment de sa rédaction. Le secret de Swift repose sur une technique dite d'apprentissage par renforcement profond ("deep reinforcement learning", ndlr), qui combine le traitement d'un très grand nombre de données à l'observation de règles récompensant les progrès de la machine.
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