L’intelligence artificielle progresse un peu plus chaque jour, et des chercheurs de l’Université de Zurich ont récemment exploité l’IA dans le domaine des courses de drones.

La course de drone est un sport qui a le vent en poupe depuis quelques années au point que la discipline se professionnalise de plus en plus.

Drone course

Lors de ces courses, des drones volants miniatures sont utilisés et pilotés par des humains avec des casques dotés d’écrans permettant de les plonger dans une vue à la première personne. Les drones doivent alors s’élancer et passer à travers des points de passage lumineux dans un ordre précis pour réaliser des tours le plus rapidement possible.

Les drones évoluent à des vitesses situées entre 120 et 170 km/h ce qui impose des manoeuvres à la fois complexes, mais aussi très rapides. De fait, automatiser la procédure de vol dans ce contexte de course est particulièrement complexe…

Les chercheurs ont donc pris le sujet à l’envers et développé une IA capable de prendre le contrôle du drone et d’adapter son pilotage en fonction de son environnement.

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Deux pilotes humains chevronnés se sont ainsi échauffés sur un circuit expérimental, les images captées par les caméras étaient alors renvoyées également à un ordinateur qui collectait la télémétrie et les données visuelles en temps réel pour alimenter l’IA.

Après plusieurs tours, l’IA a été chargée dans un module de contrôle pour se confronter aux deux humains. Le résultat a été sans appel : l’IA a remporté chaque course avec des temps très réguliers sur chaque tour.

L’IA a démontré sa capacité à corriger les trajectoires en temps réel en fonction de la réaction de l’appareil et elle s’est toujours adaptée pour trouver les manoeuvres les plus précises et efficaces pour rester dans un contexte de compétition et de course.

L’algorithme ainsi développé pourrait permettre d’optimiser le déplacement des drones dans des contextes plus calmes, notamment la livraison de paquets, ou l’automatisation des rondes de surveillance. Reste que ce type d’IA impose des contraintes énormes en termes de rapidité de calcul, mais aussi de transfert de données entre le drone et le calculateur, un point qu’il faudra améliorer pour envisager une application hors laboratoire.