Los Drones juegan hoy en día

Por: Eduardo Rivera Santamaría

Un dron de la Universidad de Zúrich es una maravilla técnica y de ingeniería.

También se mueve más despacio que alguien que trota el domingo por la mañana.

En la Conferencia Internacional sobre Robots y Sistemas Inteligentes en Madrid en abril pasado, el dron autónomo, que navega usando inteligencia artificial, corrió a través de una complicada serie de giros y puertas, zumbando y moviéndose como un abejorro de gran tamaño.

Se balanceó para agacharse debajo de una barra que se movía como una manecilla de reloj, giró a la izquierda, se inclinó hacia adelante y corrió hacia la línea de meta.

El dron no tripulado, pequeño y cubierto de sensores, demolió la competencia, atravesando el recorrido dos veces más rápido que su competidor más cercano.
Su velocidad máxima: 5.6 millas por hora.

Unas semanas antes, en Jeddah, Arabia Saudita, un avión no tripulado diferente, volado a distancia por su piloto, disparó a través de una puerta en la cima de una torre de 131 pies de altura, se volcó en un rollo y luego se lanzó hacia la tierra .

Los competidores se arrastraron hacia atrás o se estrellaron en pedazos a lo largo del recorrido, pero este se desvió y atravesó dos arcos gemelos, golpeó una recta y luego estalló en la red que sirvió como la línea de meta para el campeonato mundial de la Drone Racing League .

El dron ganador, un Racer3 estándar de la liga , alcanzó velocidades de más de 90 millas por hora, pero necesitaba un humano para guiarlo.

La inteligencia artificial, o IA, ha estado en una buena racha, superando a los humanos en las competiciones en los últimos cinco años.

AlphaGo , un programa creado por DeepMind, el brazo de inteligencia artificial de Alphabet, padre de Google, pasó de aprender los conceptos básicos del juego Go a vencer al mejor jugador humano del mundo en poco más de tres años.
Más recientemente, el programa de inteligencia artificial AlphaStar , también de DeepMind, pudo vencer a un jugador destacado en el complejo videojuego de estrategia «StarCraft II «, excluyendo a su competidor humano de cinco juegos a cero.

Pero el mundo real puede ser un lugar inmensamente ruidoso, y muchos vehículos autónomos y propulsados ​​por inteligencia artificial aún luchan por sobresalir en él.

En 2017, el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA construyó tres drones autónomos y los enfrentó en una carrera contra Ken Loo, un piloto experto en drones. Él los venció fácilmente a todos . El programa de Autonomía Rápida Ligera de Darpa ha podido enviar drones a través de pasillos estrechos a 45 millas por hora, más rápido que el de la Universidad de Zúrich, pero en un entorno menos complejo y más lento que un piloto humano.

Un avión no tripulado pilotado que se lanza en picada y se arquea alrededor de una pista mientras que un avión no tripulado autónomo resuena vacilante en el espacio es la diferencia entre un armador de la NBA que conduce hacia la canasta y un niño pequeño que aprende a caminar.

Las computadoras a bordo se volverán más potentes.

Los algoritmos para desarrollar rutas de vuelo óptimas se optimizarán.

Las nuevas técnicas de procesamiento de imágenes reducirán el tiempo que le toma a una computadora entender lo que ve de milisegundos a microsegundos, mientras que el ojo humano siempre tendrá 13 milisegundos de latencia en el procesamiento de estímulos visuales.

Pero eso es en el futuro. En este momento, un dron autónomo que complete un hipódromo a una velocidad superior a 5.6 millas por hora será un logro.
Este año, una nueva competencia intentará asegurarse de que los drones autónomos sean más ágiles, y que realmente puedan actuar por sí mismos.

«En este momento, los drones autónomos son algo que solo encontrarás en los laboratorios, siendo pioneros de una pequeña audiencia».

La competencia AlphaPilot, patrocinada por Lockheed Martin y parte del nuevo Circuito Robótico de Inteligencia Artificial de la liga de carreras , tiene como objetivo generar interés e investigación en vehículos autónomos.

Nueve equipos competirán este otoño, de los 430 que actualmente se abren camino a través de rondas de clasificación: estudiantes, investigadores de IA y entusiastas de drones independientes, entre otros, según los organizadores el equipo ganador se llevará a casa un premio de $ 1 millón de us,

Si el dron AI también puede vencer a un piloto humano superior en una carrera cara a cara, el equipo obtendrá 250,000 us adicionales.

Los competidores, dijo la liga, programarán un Racer3 que incluye un chip de inteligencia artificial hecho por Nvidia, un socio en la competencia. Los nueve equipos clasificatorios se anunciarán esta primavera, según los organizadores.

Para que los drones autónomos sean útiles, en zonas de desastre, como vehículos de reparto o en áreas rurales, deberán poder volar lejos, rápido y sin supervisión humana, a menudo en entornos donde no pueden confiar en sistemas de guía externos, como GPS. Y ese es uno de sus mayores desafíos.
«Los drones autónomos actuales tienen muy poca toma de decisiones a bordo», “Casi siempre seguirán comandos humanos muy específicos y rara vez podrán realizar tareas de nivel superior como ‘Encontrar a una persona atrapada’ o ‘Volar a través de una ventana abierta y luego explorar'».

También hay una brecha entre el código creado en el laboratorio y el vuelo en el mundo real. «Gran parte de nuestra IA se desarrolla principalmente en la simulación», “Pasar de la simulación al mundo real será un gran desafío en AlphaPilot».

El aprendizaje automático permite que la IA entrene mucho más rápido que los pilotos de carne y hueso. Un humano que quiere practicar durante 10,000 horas necesita tres años y medio de días de ocho horas.

Una computadora que usa aprendizaje automático puede volar 10,000 horas simuladas durante la noche.

Hoy por hoy los vehículos autónomos también pueden ser más precisos que los pilotos humanos.

Los drones autónomos pueden volar con mayor precisión al hacer modificaciones sutiles a la cantidad de empuje que produce cada hélice, por ejemplo, y pueden usar información de sensores que los humanos no tienen, como un acelerómetro, para estimar dónde está en el espacio.

Pero donde los humanos sobresalen, y la IA en general se queda corta, es fusionar esas habilidades individuales en un todo coherente y hacerlo tan rápido como los humanos son capaces.

Sentir el mundo, tomar decisiones, actuar sobre él y hacerlo en tiempo real, ese es realmente el desafío fundamental de la robótica».

Los drones autónomos también luchan para dar sentido a la información visual, particularmente a altas velocidades, en parte debido a las deficiencias en los sensores. «El principal desafío del vuelo autónomo con drones es la percepción basada en cámaras», dijo Davide Scaramuzza, profesor de robótica y percepción en la Universidad de Zúrich y creador del dron autónomo que ganó la competencia en Madrid el año pasado.

«Cuanto más rápido va el dron, más borrosa se vuelve la imagen».

Un avión no tripulado que vuela en la competencia AlphaPilot solo podrá volar en función de lo que puede ver frente a él, y debe usar esa información para saber dónde está en el espacio físico. A 90 millas por hora, incluso a la velocidad de cálculo que las computadoras son capaces, un dron autónomo no podrá procesar imágenes tan rápido como un humano, y puede ser desviado por algo tan simple como una sombra, lo que lo lleva perder una puerta o creer que está a un pie a la derecha de donde realmente está. En el mejor de los casos, esto significa que el dron autónomo deberá corregir el rumbo, ralentizándolo. En el peor de los casos, se bloquea.
También está el tema de la estrategia. «Un piloto con miles de horas de tiempo de vuelo no solo está pensando en la puerta frente a ellos», dijo Nurkkala, el campeón de la liga de carreras. «Están pensando en las próximas cinco o seis puertas y en cómo posicionarse para mantener la mejor línea de carreras». Dentro de un simulador, un avión no tripulado AlphaPilot podría hacer ese mismo tipo de planes tácticos y estratégicos. En un curso del mundo real que se mueve a gran velocidad, puede estar haciendo todo lo posible para golpear cada puerta.

Ir rápido es un cálculo de riesgo versus recompensa; si está volando sin estrellarse nunca.

Para los equipos que programan drones AlphaPilot, esto significará entrenar a esos drones para hacer concesiones de cuándo acelerar y cuándo jugar con seguridad, decisiones que los humanos a menudo toman instintivamente. «En nuestras simulaciones, podemos ajustar nuestro sistema para que termine el curso el 100 por ciento del tiempo, pero vuela bastante lento», “O podemos ajustarlo para terminar el curso el 20 por ciento del tiempo, pero vuela mucho más rápido».

El ganador de la competencia AlphaPilot, y de su gran premio de $ 1 millón, probablemente será el equipo que no solo optimiza sus algoritmos, pero también toma los riesgos más inteligentes.
¿Y si un dron autónomo puede superar a uno controlado por humanos?

«En mi opinión, sería muy similar a Deep Blue o AlphaGo», y me refiero a la computadora que juega al ajedrez y la IA de DeepMind. «Representa un paso importante en el progreso técnico y la innovación, incluso si es limitado entorno en el que un robot autónomo podría superar a un ser humano de manera realista.

Eso contrasta con la complejidad infinita y fractal de los autos sin conductor «.

“Todos conocerán a los programadores detrás de ese equipo. Serán celebridades. Las empresas querrán respaldarlos. Los niños aspirarán a ser ellos.

Eso es emocionante desde una perspectiva STEM «.
“Creo que también verás que cambian las carreras de DRL pilotadas por humanos, a medida que los pilotos aprenden de las eficiencias que solo una computadora y un código pueden afinar, y abordan las maniobras de maneras completamente nuevas.

Esto es emocionante para el futuro del trabajo en equipo humano y de máquinas, las cuales hoy en día, no podrías crear sin ellas.

El mundo ha cambiado desde su inicio, así que el futuro es hoy.

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Lic Eduardo
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