Le Jet Propulsion Laboratory (JPL) a organisé le 12 octobre dernier une course officieuse entre une intelligence artificielle et un pilote professionnel. La coentreprise de la NASA, à l’origine du Rover Curiosity et de la sonde Cassidi a ainsi pu tester ses avancées en intelligence artificielle comme elle l’a indiqué dans son communiqué de presse.
Des recherches financées par Google
La course, qui s’est tenue le 12 octobre, a couronné deux années de recherche sur l’autonomie des drones financées par Google. La société était intéressée par le travail du JPL sur la navigation basée sur la vision pour les navettes spatiales – des technologies qui peuvent également être appliquées aux drones. Pour démontrer les progrès de l’équipe, le JPL a mis en place un test chronométré entre son IA et le pilote de drone de classe mondiale Ken Loo.
L’équipe a construit trois drones personnalisés (baptisés Batman, Joker et Nightwing) et a développé les algorithmes complexes nécessaires aux drones pour voler à grande vitesse tout en évitant les obstacles. Ces algorithmes ont été intégrés à la technologie Tango de Google, sur laquelle le JPL a également travaillé.
Des vitesses de vol plus importantes
Les drones ont été construits en fonction des spécifications de la course et pouvaient facilement aller à 129 km/h en ligne droite. Mais sur le parcours à obstacles installé dans un entrepôt du JPL, ils ne pouvaient voler qu’à 48 à 64 km/h avant de devoir freiner.
“Nous avons opposé nos algorithmes à un humain, qui vole beaucoup plus avec ses sensations”, a déclaré Rob Reid du JPL, responsable des tâches du projet. “Vous pouvez constater que l’IA fait voler le drone en douceur sur le parcours, alors que les pilotes humains ont tendance à accélérer agressivement, donc leur chemin est saccadé.”
En comparaison à Ken Loo, les drones ont volé plus prudemment mais de façon constante. Leurs algorithmes sont encore en développement. Les drones se déplaçaient parfois si vite que le flou dû au mouvement leur faisait perdre la trace de leur environnement.
La non-expérience de la fatigue
Loo a atteint des vitesses plus élevées et était capable d’effectuer figures aériennes impressionnantes. Mais il était aussi limité par la fatigue, à l’inverse des drones pilotés par l’IA.
“C’est certainement la piste la plus dense que j’ai jamais pilotée”, a déclaré Loo. “L’Un de mes défauts en tant que pilote, c’est que je me fatigue facilement, et quand je suis mentalement fatigué, je commence à me perdre, même si j’ai volé 10 fois.”
Alors que l’IA et le pilote humain ont commencé avec des temps au tour similaires, après des dizaines de tours, Loo a appris le parcours et est devenu plus créatif et agile. Pour les tours officiels, Loo a réalisé une moyenne de 11,1 secondes, les drones autonomes en comparaison ont eu une moyenne de 13,9 secondes.
Mais ces derniers se sont montrés plus cohérents dans l’ensemble. Là où les temps de Loo variaient davantage, l’IA pouvait piloter de la même façon à chaque tour.
“Nos drones autonomes peuvent voler beaucoup plus vite”, a déclaré Reid. “Un jour, vous pourriez les voir courir professionnellement!”
Des applications intéressantes dans de nombreux domaines
Sans un pilote humain, les drones autonomes comptent généralement sur le GPS pour s’orienter. Ce n’est cependant pas envisageable dans les espaces intérieurs comme les entrepôts ou les zones urbaines denses. Les voitures autonomes sont confrontées au même défi.
Les technologies de localisation et de cartographie basées sur la caméra ont diverses applications potentielles, a ajouté M. Reid. Ces technologies pourraient permettre aux drones de vérifier l’inventaire dans les entrepôts ou d’assister les opérations de recherche et de sauvetage sur des sites sinistrés. Ils pourraient même être utilisés éventuellement pour aider les futurs robots à naviguer dans les couloirs d’une station spatiale.
