Universitarios suizos desarrollan un dron con IA que esquiva obstáculos
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Universitarios suizos desarrollan un dron con IA que esquiva obstáculos

Foto Cadasa
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El Grupo de Robótica y Percepción de la Universidad de Zurich ha entrenado un quadrotor autónomo para volar a través de bosques, ruinas y otros obstáculos sin la intervención de un piloto humano. El dron es capaz de alcanzar velocidades de hasta 40 km/h sin chocar con ningún objeto, confiando únicamente en las cámaras y la computación que lleva incorporadas.

Los drones son una solución ideal a la hora de explorar entornos complejos y desconocidos como bosques, edificios o cuevas. Son rápidos y ágiles, con capacidad para transportar sensores y cargas a cualquier terreno. El problema es que los UAV todavía necesitan pilotos humanos para desplegar todo su potencial y en ese sentido hay mucho camino por recorrer.

Entorno simulado

 

La red neuronal del dron ha aprendido a volar gracias a la observación de un “entorno simulado”: un algoritmo que voló un dron generado por ordenador a través de un escenario diseñado con objetos que servían como impedimento. El algoritmo tenía información completa sobre el estado del quadrotor y las lecturas de sus sensores en tiempo real, contando con suficiente antelación y capacidad computacional para encontrar siempre la mejor trayectoria.

Este entorno simulado no puede utilizarse fuera del espacio virtual, pero sus datos se han usado para enseñar a la red neuronal cómo predecir la mejor trayectoria basándose únicamente en la información de los sensores.

Esta es una ventaja importante sobre los sistemas existentes, que primero utilizan datos de sensores para crear un mapa del entorno y luego planifican trayectorias dentro del mapa, dos pasos que requieren tiempo y hacen imposible volar a altas velocidades.

El director del Grupo de Robótica y Percepción de la Universidad de Zurich, Davide Scaramuzza, ha apuntado que “para dominar el vuelo ágil autónomo es necesario comprender el entorno en una fracción de segundo para evitar colisiones” y ha asegurado que “esto es muy difícil tanto para humanos como para máquinas”. “Los pilotos expertos pueden alcanzar ese nivel tras años de perseverancia, pero las máquinas todavía están trabajando en ello”, ha añadido.

Las aplicaciones no se limitan a los quadrotores. El mismo enfoque podría ser útil para mejorar el rendimiento de los automóviles autónomos, o incluso podría abrir la puerta a una nueva forma de entrenar sistemas de IA para operaciones en territorios donde la recopilación de datos es compleja, por ejemplo, otros planetas.

 



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