En el verano de 2023, un artículo publicado en la revista científica Nature causó un impacto inesperado en el mundo del drone racing: un sistema de inteligencia artificial desarrollado por investigadores de la Universidad de Zurich había derrotado a tres de los mejores pilotos de drone racing del mundo en condiciones de competición real.
El sistema Swift: aprendizaje sin física
El sistema se llamaba Swift y usaba una combinación de aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) y percepción visual en tiempo real. La parte notable no era solo que ganara, sino cómo aprendió a volar: sin que sus creadores le proporcionaran ecuaciones físicas sobre el comportamiento del dron, las leyes de la aerodinámica o las características del circuito.
Swift aprendió volando. Miles de horas de simulación virtual donde el sistema recibía recompensa cuando completaba el circuito más rápido y penalización cuando se estrellaba o desviaba de la trayectoria óptima. Con este entrenamiento virtual, el sistema fue capaz de transferir lo aprendido al vuelo real del dron físico en el circuito.
Los campeones que enfrentó
Los tres pilotos humanos que compitieron contra Swift eran nombres de primer nivel en el drone racing mundial:
- Alex Vanover: campeón de la Drone Racing League en 2019.
- Thomas Bitmatta: ganador de múltiples eventos internacionales.
- Marvin Schaepper: piloto de élite europeo con varios campeonatos en su palmarés.
Los tres volaron el mismo circuito en condiciones idénticas. Los resultados fueron claros: Swift era más rápido en las vueltas cronometradas. Sin embargo, los pilotos humanos mostraron una mayor adaptabilidad cuando surgieron situaciones imprevistas.
La reacción del mundo del drone racing
La noticia fue recibida con una mezcla de asombro y perspectiva en la comunidad. Los propios pilotos derrotados señalaron que el experimento tenía condiciones muy específicas que favorecían a la IA: un circuito aprendido de antemano, condiciones de vuelo estables y sin interacción con otros drones.
En una carrera real de la DRL con seis drones volando simultáneamente, circuitos que los pilotos ven por primera vez el mismo día de la carrera y condiciones variables, los pilotos humanos siguen siendo más efectivos gracias a su capacidad de adaptación e improvisación.
El futuro: humanos y IA juntos
La DRL fue más lejos y organizó carreras de exhibición entre sus pilotos profesionales y el AI Racer, un dron autónomo desarrollado por la propia liga. Estas carreras no buscan determinar quién es “mejor” sino ofrecer un espectáculo único y explorar los límites de ambas capacidades.
La integración de la IA en el drone racing apunta hacia un futuro donde las competiciones humanas y las de sistemas autónomos coexistan como categorías separadas, de la misma forma que el ajedrez humano y el ajedrez de ordenadores coexisten y se enriquecen mutuamente.