El dron diseñado por los organizadores, A2RL y DCL para usar por los equipos de IA y los pilotos humanos. Crédito: Universidad Tecnológica de Delft
Por primera vez, un dron ha vencido a los pilotos humanos en una competencia internacional de carreras de drones, marcando un nuevo hito en el desarrollo de la inteligencia artificial. El sábado 14 de abril de 2025, dos eventos de carreras de drones se llevaron a cabo simultáneamente: las finales de la Copa Falcon para pilotos humanos y el Campeonato de Drones A2RL para drones autónomos y propultos de IA.
Como clímax, los mejores drones de IA también compitieron contra los mejores pilotos humanos. El dron AI desarrollado por la Universidad Tecnológica de Delft ganó por primera vez el gran desafío A2RL. Luego ganó el torneo de nocaut contra los pilotos humanos, superando a tres ex campeones del mundo de DCL y alcanzando velocidades de vuelo de hasta 95.8 km/h en la pista muy sinuosa.
El equipo de científicos y estudiantes de la Universidad Tecnológica de Delft logró esto al desarrollar un sistema de IA eficiente y robusto, capaz de controlar un control de alto rendimiento. Mientras que los avances anteriores, como la IA derrotando a los campeones mundiales en Chess o Go, han tenido lugar en entornos virtuales, este logro ocurrió en el mundo real.
Hace dos años, el grupo de robótica y percepción de la Universidad de Zúrich fue el primero en vencer a los campeones de carreras de drones humanos con un dron autónomo. Sin embargo, ese logro impresionante ocurrió en un entorno de laboratorio de vuelo, donde las condiciones, el hardware y la pista aún estaban controladas por los investigadores, una situación muy diferente de este campeonato mundial, donde los organizadores de la competencia diseñaban y administraban completamente el hardware y la pista.
Empujando las fronteras de la IA física
El objetivo del campeonato de drones A2RL 2025 en Abu Dhabi era impulsar la frontera de la IA física, estimulando la investigación sobre la IA robótica bajo una presión de tiempo extremo y con recursos computacionales y sensoriales muy limitados. El dron tenía acceso a una sola cámara de visión de futuro, una diferencia importante con respecto a las carreras de drones autónomos anteriores. Esto es más similar a cómo vuelan los pilotos de FPV humanos y conduce a desafíos de percepción adicionales para la IA.
La IA que ganó contra los tres ex campeones mundiales de DCL fue desarrollada por un equipo de científicos y estudiantes del Mavlab en la Facultad de Ingeniería Aeroespacial de Delft. El líder del equipo Christophe de Wagter está agotado y emocionado.
Ai que comanda directamente los motores
Uno de los nuevos elementos principales de la IA de los drones es el uso de una red neuronal profunda que no envía comandos de control a un controlador humano tradicional, sino directamente a los motores. Estas redes fueron desarrolladas originalmente por el equipo de Conceptos Advanced de la Agencia Espacial Europea (ESA) bajo el nombre de “Redes de orientación y control”.
Los algoritmos tradicionales de ingeniería humana para un control óptimo eran computacionalmente tan caros que nunca podrían ejecutar sistemas con recursos limitados a bordo, como drones o satélites. La ESA descubrió que las redes neuronales profundas podían imitar los resultados de los algoritmos tradicionales, al tiempo que requería órdenes de magnitud menos tiempo de procesamiento. Como era difícil probar si las redes funcionarían bien en el hardware real en el espacio, se formó una colaboración con el Mavlab en la Universidad Tecnológica de Delft.
“Ahora entrenamos a las redes neuronales profundas con aprendizaje de refuerzo, una forma de aprendizaje por juicio y error”, dice Christophe de Wagter. “Esto le permite al dron acercarse más a los límites físicos del sistema. Sin embargo, para llegar allí, tuvimos que rediseñar no solo el procedimiento de entrenamiento para el control, sino también cómo podemos aprender sobre la dinámica del dron a partir de sus propios datos sensoriales a bordo”.
Timelapse del dron TU Delft volando a través de una puerta de la pista de carreras. Crédito: Delft University of Technolgy
Optimización de aplicaciones robóticas
La IA altamente eficiente desarrollada para una percepción robusta y un control óptimo no solo es vital para los drones de carreras autónomos, sino que se extenderá a otros robots.
De Wagter dice: “El robot ai está limitada por los recursos computacionales y energéticos requeridos. Las carreras de drones autónomos son un caso de prueba ideal para desarrollar y demostrar que los drones de vuelo muy sólidos y sólidos más rápido serán importantes para muchas aplicaciones económicas y sociales, desde el momento de la entrega de muestras y los desfibriladores en el tiempo de la búsqueda de personas en desastres naturales. Criterios como energía o seguridad óptima.
Proporcionado por la Universidad Tecnológica de Delft
Cita: el dron autónomo derrota a los campeones humanos en las carreras históricas primero (2025, 15 de abril) recuperado el 15 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-autonomous-drone-defeats-human-champos.html
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