Inteligência Artificial

Drone controlado por IA vence campeões humanos pela primeira vez

O feito abre caminho para uma otimização dos sistemas utilizados nos veículos autônomos, ou robôs industriais

Drone: Três campeões da modalidade foram recrutados pelo Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique para enfrentar o drone (AFP/AFP Photo)

Drone: Três campeões da modalidade foram recrutados pelo Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique para enfrentar o drone (AFP/AFP Photo)

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Agência de notícias

Publicado em 30 de agosto de 2023 às 14h22.

Um drone autônomo, pilotado por Inteligência Artificial, superou pela primeira vez campeões de corridas, segundo um estudo publicado na revista Nature nesta quarta-feira, 30.

O feito abre caminho para uma otimização dos sistemas utilizados nos veículos autônomos, ou robôs industriais.

A corrida foi disputada em um circuito de 75 metros composto por sete portais que devem ser atravessadas em uma ordem pré-determinada, com máquinas que alcançam facilmente os 100 km/h e acelerações que deixariam um F1 para trás.

Três campeões da modalidade foram recrutados pelo Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique para enfrentar o drone.

Equipados com capacetes que transmitiam imagens do drone que pilotavam, os três homens, entre eles, um ex-campeão mundial da liga de corrida de drones, tiveram uma semana para se preparar.

O drone autônomo ganhou a maioria das corridas contra cada um deles e completou a volta mais rápida do circuito.

Esta é a primeira vez que "um robô autônomo móvel alcançou um rendimento de nível de campeão mundial em um esporte competitivo no mundo real", segundo o estudo.

Alguns drones teriam alcançado um nível "especialista", mas com a ajuda de um sistema externo de captura de movimento para otimizar sua trajetória.

Esta era uma vantagem "injusta" para a equipe de Zurique que apresenta o Swift, um sistema completamente autônomo que leva a bordo do drone unicamente seus sensores e sua potência de cálculo.

"Swift corrige seu rumo em tempo real, enviando 100 novas ordens por segundo para o drone", explica à AFP o doutorando Elia Kaufmann, principal autor do estudo.

O segredo do Swift se baseia em uma técnica chamada de aprendizagem de reforço profundo ("deep reinforcement learning"), que combina o processamento de uma grande quantidade de dados com a observação de regras que recompensam os progressos da máquina.

Evitar acidentes

O sistema testou milhões de trajetórias, combinando a percepção de seu entorno e sua progressão até o portal seguinte. "Swift treinou o equivalente a um mês de tempo real, mas em aceleração, ou seja, em uma hora em um computador", acrescentou Kaufmann.

A máquina tem algumas vantagens inerentes, como uma central que lhe proporciona informações, como a aceleração, que o piloto humano não pode sentir sem embarcar em um drone. Outra vantagem é o tempo de reação a uma ordem: cinco vezes mais rápido que a resposta do cérebro humano.

Já os humanos têm uma vantagem em um entorno degradado, por exemplo, quando há mudanças de luz, algo que o Swift teria dificuldades em administrar. Os humanos também têm a vantagem de reduzir a velocidade e evitar acidentes. A máquina, ao contrário, sempre vai ao máximo, "correndo muitos riscos", afirma o estudo.

O impacto destes trabalhos se estende além das corridas de drones, afirma Guido de Croon, especialista no tema e professor da Universidade Tecnológica de Delft, Holanda, em um comentário que acompanha o estudo na Nature.

Segundo ele, os avanços neste âmbito são de grande interesse para os militares, mas "há uma gama muito mais ampla de aplicações".

Para Elia Kaufmann, que hoje trabalha como engenheiro em uma empresa de drones destinados à industria, o desafio é responder a "uma debilidade inerente aos drones autônomos: uma autonomia de voo muito limitada".

O foco adotado com Swift, "que permite replanejar as ações em tempo real sem necessidade de recalcular uma trajetória", permitiria assim uma navegação mais eficiente e, portanto, econômica em energia.

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