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Drone Racing

Deporte de velocidad en el que pilotos guían drones FPV por circuitos de obstáculos a más de 200 km/h.

Sistema Swift (Universidad de Zurich) 2023

El día que una IA derrotó a tres campeones del mundo de drone racing

En 2023, el sistema de inteligencia artificial Swift de la Universidad de Zurich venció a tres campeones mundiales de drone racing en condiciones reales, un hito histórico en la intersección del deporte y la tecnología.

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El agosto de 2023 fue un momento histórico no solo para el drone racing sino para la relación entre la inteligencia artificial y el deporte. La revista Nature publicó los resultados de un experimento realizado por investigadores de la Universidad de Zurich (UZH) y el Instituto Federal Suizo de Tecnología (ETH Zurich): su sistema de IA llamado Swift había derrotado en condiciones reales a tres campeones mundiales de drone racing.

Swift: el sistema que no conoce la física

Lo que hace al sistema Swift particularmente notable es que aprendió a volar sin que sus creadores le proporcionaran ecuaciones de la mecánica de vuelo ni modelos aeronáuticos. Swift aprendió por refuerzo: realizando millones de vuelos en un entorno de simulación, recibiendo una señal de recompensa cuando completaba el circuito más rápido y una señal de penalización cuando se estrellaba o se desviaba de la trayectoria.

Este enfoque, conocido como aprendizaje por refuerzo profundo (deep reinforcement learning), permite al sistema descubrir las leyes físicas del vuelo a través de la experiencia, no a través de ecuaciones predefinidas. El resultado fue un controlador de vuelo que, aunque no “sabe” física en el sentido convencional, aplica los principios óptimos de vuelo de forma empírica.

La transferencia del aprendizaje del simulador al mundo real fue uno de los mayores desafíos técnicos: un dron real tiene imperfecciones, el aire tiene turbulencias, la cámara tiene latencia. Los investigadores desarrollaron técnicas específicas para hacer esta transferencia robusta.

Los pilotos que se enfrentaron a Swift

Los tres campeones que compitieron contra Swift eran nombres de primer nivel:

  • Alex Vanover: campeón de la Drone Racing League en 2019, considerado uno de los mejores pilotos de la DRL.
  • Thomas Bitmatta: ganador de múltiples eventos internacionales, conocido por su velocidad en circuitos técnicos.
  • Marvin Schaepper: piloto de élite europeo con varios campeonatos nacionales e internacionales.

Los tres volaron el mismo circuito en las mismas condiciones que Swift. El sistema de IA fue consistentemente más rápido en las vueltas cronometradas, completando el circuito en menos tiempo que cualquiera de los pilotos humanos.

Los matices que no aparecen en el titular

Los propios investigadores y los pilotos derrotados señalaron aspectos importantes que los titulares tendían a omitir:

Circuito conocido: Swift aprendió el circuito específico del experimento. Ante un circuito completamente nuevo, la IA necesitaría un nuevo ciclo de entrenamiento antes de poder competir. Los pilotos humanos adaptan su vuelo a circuitos nuevos en cuestión de minutos.

Sin interacción con otros drones: el experimento era de vuelo individual. En una carrera real con seis drones simultáneos, la capacidad de anticipar los movimientos de los rivales y reaccionar a colisiones imprevistas es una habilidad puramente humana.

Condiciones controladas: el experimento se realizó en condiciones de vuelo estables. En exteriores, con viento variable, lluvia y variaciones de luz, los sistemas de IA actuales son mucho más frágiles que los pilotos humanos.

El impacto en el mundo del drone racing

La publicación del estudio de Nature fue noticia mundial. En la comunidad del drone racing, la reacción fue de admiración mezclada con perspectiva: los pilotos reconocieron el logro tecnológico sin interpretarlo como una amenaza existencial para el deporte humano.

La DRL reaccionó de forma pragmática y organizó eventos de exhibición con su propio AI Racer compitiendo contra pilotos humanos. Estos eventos, lejos de ser amenazantes para el deporte, generaron enorme interés: la idea de ver a un ser humano compitiendo contra una máquina tiene un atractivo narrativo poderoso que el deporte puede explotar como activo.

Un hito compartido con otros deportes

El drone racing se une a una lista de deportes donde la IA ha alcanzado o superado el nivel humano: ajedrez (Deep Blue, 1997), Go (AlphaGo, 2016), Starcraft II (AlphaStar, 2019), póker (Pluribus, 2019). En todos estos casos, la victoria de la IA no eliminó el deporte humano sino que añadió una nueva dimensión a su complejidad y atractivo.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo derrotó una IA a pilotos humanos en drone racing?
En 2023, el sistema Swift desarrollado por la Universidad de Zurich venció a tres campeones mundiales de drone racing (Alex Vanover, Thomas Bitmatta y Marvin Schaepper) en condiciones de competición real. Los resultados se publicaron en la revista científica Nature en agosto de 2023.
¿Cómo aprendió Swift a volar el circuito?
Swift aprendió mediante aprendizaje por refuerzo (reinforcement learning) en un entorno de simulación. El sistema realizó millones de vuelos virtuales en los que recibía recompensa por completar el circuito más rápido y penalización por los errores. Sin conocimiento explícito de las leyes físicas del vuelo, el sistema aprendió a volar el dron de forma óptima y luego transfirió ese conocimiento al vuelo real.
¿Significa esto que las IA son superiores a los humanos en el drone racing?
No necesariamente. Swift venció en condiciones muy específicas: un circuito conocido de antemano, condiciones de vuelo estables y sin interacción con otros drones. En condiciones reales de competición (circuitos nuevos, variables meteorológicas, múltiples drones simultáneos), los pilotos humanos siguen siendo más adaptables. La IA demuestra superioridad en consistencia y optimización en entornos controlados.
¿Dónde se publicaron los resultados del experimento con Swift?
Los resultados del experimento de la Universidad de Zurich con el sistema Swift se publicaron en la revista científica Nature en agosto de 2023. El artículo, titulado 'Champion-level drone racing using deep reinforcement learning', fue ampliamente cubierto por medios de comunicación de todo el mundo por su relevancia tanto para el deporte como para la investigación en inteligencia artificial.

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