Un dispositivo di intelligenza artificiale Swift, che è stato creato dai ricercatori dell’Università di Zurigo, è riuscito a vincere 15 gare su 25 contro i piloti umani campioni del mondo, tramite una tecnica chiamata deep reinforcement learning, come è stato riferito da un’articolo pubblicato sulla rivista Nature. L’intelligenza artificiale, dopo aver sfidato e sconfitto gli umani in tutto, dagli scacchi al Go, da StarCraft a Gran Turismo, adesso alza la posta in gioco. In questo caso, i tre piloti di droni sconfitti dall’intelligenza artificiale sono tre esperti piloti di droni sono stati battuti dalle potenzialità di un algoritmo che ha acquisito la capacità di pilotare un drone su un percorso di gara in 3D a velocità vertiginosa senza schiantarsi, o quantomeno senza schiantarsi spesso.
L’intelligenza artificiale Swift, oltre a vincere 15 gare su 25 contro campioni mondiali, ha effettuato il giro più veloce su un percorso in cui i droni raggiungono velocità di 80 km/h e subiscono accelerazioni fino a 5 g, in grado di far svenire molte persone. Elia Kaufmann, ricercatore dell’Università di Zurigo, che ha contribuito allo sviluppo di Swift ha dichiarato: “Il nostro risultato segna la prima volta che un robot alimentato dall’intelligenza artificiale ha battuto un campione umano in un vero sport fisico progettato per e dagli esseri umani“.
Le corse dei droni guidati dal dispositivo di intelligenza artificiale Swift
Le corse di droni con visuale in prima persona prevedono il pilotaggio di un drone su un percorso pieno di cancelli che vanno evitati per non provocare un incidente. I piloti possono vedere il percorso grazie a un video trasmesso da una telecamera montata sul drone. Kaufmann e i suoi colleghi parlano di una serie di gare testa a testa tra Swift e tre campioni di droni, Thomas Bitmatta, Marvin Schapper e Alex Vanover. I piloti umani si sono esercitati una settimana sul percorso, mentre Swift è stato addestrato in un ambiente simulato con una replica virtuale del percorso. Swift si è avvalsa di una tecnica chiamata deep reinforcement learning per individuare i comandi adatti per acquisire velocità sul circuito.
Durante la fase di addestramento, dato che il metodo si basa su tentativi ed errori, il drone si è schiantato centinaia di volte, ma trattandosi di una simulazione i ricercatori hanno potuto semplicemente riavviare il processo. In una gara, Swift ha trasmesso il video della telecamera di bordo del drone a una rete neurale che rilevava i cancelli di gara.
Le potenzialità di Swift
Queste informazioni sono state associate con le letture di un sensore inerziale per stimare la posizione, l’orientamento e la velocità del drone. Questi dati vengono successivamente trasmesse a una seconda rete neurale che elabora i comandi da inviare al drone. Swift è stato più veloce in modo costante all’inizio della gara e ha effettuato curve più strette rispetto ai piloti umani. Il giro più veloce di Swift è stato di 17,47 secondi, mezzo secondo più veloce del miglior pilota umano.
Tuttavia, Swift non era invincibile: ha perso il 40% delle gare contro gli umani e si è schiantato un numero significativo di volte. Dalla prima analisi è emerso che Swift era sensibile ai cambiamenti dell’ambiente, come l’illuminazione. Le gare hanno provocato ai campioni del mondo con sentimenti contrastanti. Bitmatta ha spiegato: “E’ l’inizio di qualcosa che potrebbe cambiare il mondo intero. D’altra parte, io sono un corridore, non voglio che qualcosa sia più veloce di me.
Le testimonianze dei campioni
Schapper ha sottolineato “E’ diverso correre contro una macchina, perché sai che la macchina non si stanca“. Il passo avanti degno di nota è che Swift può affrontare le sfide del mondo reale, come la turbolenza aerodinamica, l’offuscamento della telecamera e i cambiamenti di illuminazione, che possono confondere i sistemi che tentano di seguire una traiettoria pre-computata. Kaufmann ha detto: “Lo stesso approccio potrebbe aiutare i droni a cercare persone in edifici in fiamme o a condurre ispezioni di grandi strutture come le navi“.
Le forze armate sono molto interessate ai droni dotati di intelligenza artificiale, ma non ritengono che questi dati riportati dalla rivista Nature abbiano implicazioni rilevanti per la guerra. lliot Winter, docente senior di diritto internazionale presso la Newcastle Law School ha dichiarato: “Dobbiamo stare attenti a non dare per scontato che progressi come questi possano essere facilmente trapiantati in un contesto militare per essere utilizzati in droni militari o in sistemi d’arma autonomi che sono coinvolti in processi critici come la selezione dei bersagli”
Alan Winfield, professore di etica dei robot ha spiegato: “Sebbene, l’IA abbia inevitabili usi militari, non sono sicuro di come l’ultimo lavoro possa giovare all’esercito, al di là del fatto di avere stormi di droni che seguono un aereo in formazione ravvicinata“. Anche Kaufmann si è mostrato scettico e ha riferito: “Quasi tutti i droni sono utilizzati in campi di battaglia aperti e vengono impiegati per la ricognizione o come armi contro bersagli fissi e in lento movimento“.
