L’intelligenza artificiale, Swift, che è stata sviluppata dai ricercatori dell’Università di Zurigo, ha vinto 15 gare su 25 contro i piloti umani campioni del mondo grazie ad una tecnica chiamata deep reinforcement learning. L’evento, riportato su Nature, segna la prima volta in cui l’intelligenza artificiale ha sconfitto i campioni del mondo in uno sport reale. Dopo aver battuto gli esseri umani in tutto, dagli scacchi al Go, da StarCraft a Gran Turismo, l’intelligenza artificiale ha, infatti, alzato il tiro. Gli ultimi mortali a sentire il peso della sconfitta indotta dall’intelligenza artificiale sono tre esperti piloti di droni che sono stati sconfitti da un algoritmo che ha imparato a pilotare un drone su un percorso di gara in 3D a velocita’ vertiginosa senza schiantarsi. O almeno senza schiantarsi troppo spesso. L’intelligenza artificiale Swift, oltre a vincere 15 gare su 25 contro campioni mondiali, ha fatto registrare il giro piu’ veloce su un percorso in cui i droni raggiungono velocita’ di 80 km/h e subiscono accelerazioni fino a 5 g, sufficienti a far perdere i sensi a molte persone.
“Il nostro risultato segna la prima volta che un robot alimentato dall’intelligenza artificiale ha battuto un campione umano in un vero sport fisico progettato per e dagli esseri umani”, ha dichiarato Elia Kaufmann, ricercatore dell’Universita’ di Zurigo, che ha contribuito allo sviluppo di Swift. Le corse di droni con visuale in prima persona prevedono il pilotaggio di un drone su un percorso pieno di cancelli che devono essere superati senza problemi per evitare un incidente. I piloti vedono il percorso attraverso un video trasmesso da una telecamera montata sul drone. Kaufmann e i suoi colleghi descrivono una serie di gare testa a testa tra Swift e tre campioni di droni, Thomas Bitmatta, Marvin Schapper e Alex Vanover. Prima della gara, i piloti umani hanno avuto una settimana per esercitarsi sul percorso, mentre Swift si e’ allenato in un ambiente simulato che conteneva una replica virtuale del percorso. Swift ha utilizzato una tecnica chiamata deep reinforcement learning per trovare i comandi ottimali per sfrecciare sul circuito. Poiché il metodo si basa su tentativi ed errori, il drone si è schiantato centinaia di volte durante l’addestramento, ma trattandosi di una simulazione i ricercatori hanno potuto semplicemente riavviare il processo. Durante una gara, Swift ha inviato il video della telecamera di bordo del drone a una rete neurale che rilevava i cancelli di gara. Queste informazioni sono state combinate con le letture di un sensore inerziale per stimare la posizione, l’orientamento e la velocità del drone. Queste stime sono state, poi, trasmesse a una seconda rete neurale che elabora i comandi da inviare al drone. L’analisi delle gare ha mostrato che Swift e’ stato costantemente piu’ veloce all’inizio della gara e ha effettuato curve piu’ strette rispetto ai piloti umani. Il giro piu’ veloce di Swift è stato di 17,47 secondi, mezzo secondo piu’ veloce del miglior pilota umano.
