Dubai Telegraph - Drone controlado por IA vence campeões humanos pela primeira vez

EUR -
AED 4.017057
AFN 78.200352
ALL 98.593639
AMD 427.634639
ANG 1.957892
AOA 1001.799338
ARS 1176.523215
AUD 1.831432
AWG 1.969968
AZN 1.859512
BAM 1.955142
BBD 2.20584
BDT 132.721109
BGN 1.955537
BHD 0.412244
BIF 3199.523161
BMD 1.093667
BND 1.475739
BOB 7.549116
BRL 6.536629
BSD 1.092422
BTN 94.161605
BWP 15.419941
BYN 3.575224
BYR 21435.875563
BZD 2.194422
CAD 1.555353
CDF 3141.011698
CHF 0.929748
CLF 0.028496
CLP 1093.590904
CNY 8.026751
CNH 8.096232
COP 4836.05383
CRC 560.867751
CUC 1.093667
CUP 28.982179
CVE 109.691969
CZK 25.18694
DJF 194.366373
DKK 7.466359
DOP 69.005308
DZD 146.05048
EGP 56.072202
ERN 16.405007
ETB 141.848182
FJD 2.560767
FKP 0.85927
GBP 0.855521
GEL 3.00762
GGP 0.85927
GHS 16.945921
GIP 0.85927
GMD 78.194662
GNF 9466.782178
GTQ 8.425474
GYD 228.561927
HKD 8.498986
HNL 28.161668
HRK 7.53843
HTG 142.935386
HUF 407.65075
IDR 18662.554478
ILS 4.12009
IMP 0.85927
INR 94.491144
IQD 1432.703928
IRR 46043.385958
ISK 144.914764
JEP 0.85927
JMD 172.498822
JOD 0.775297
JPY 160.385738
KES 141.648391
KGS 95.211483
KHR 4333.108891
KMF 492.695114
KPW 984.274684
KRW 1624.407411
KWD 0.336795
KYD 0.91036
KZT 565.881395
LAK 23688.829858
LBP 97937.890692
LKR 326.647005
LRD 218.180917
LSL 20.527915
LTL 3.229314
LVL 0.661548
LYD 6.069299
MAD 10.419912
MDL 19.396894
MGA 5096.488568
MKD 61.482114
MMK 2296.028085
MNT 3838.517982
MOP 8.743019
MRU 43.594047
MUR 49.324202
MVR 16.84333
MWK 1898.062335
MXN 22.631297
MYR 4.911695
MZN 69.896491
NAD 20.528006
NGN 1694.462038
NIO 40.219596
NOK 11.970569
NPR 150.676471
NZD 1.970378
OMR 0.421037
PAB 1.092432
PEN 4.012115
PGK 4.46978
PHP 62.91214
PKR 306.881726
PLN 4.273493
PYG 8758.374255
QAR 3.982006
RON 4.978261
RSD 117.187497
RUB 93.89305
RWF 1548.632643
SAR 4.105452
SBD 9.095299
SCR 16.208329
SDG 656.739521
SEK 10.976208
SGD 1.481148
SHP 0.859451
SLE 24.881103
SLL 22933.653868
SOS 625.031421
SRD 40.30489
STD 22636.70129
SVC 9.55861
SYP 14219.37655
SZL 20.528326
THB 38.183748
TJS 11.869684
TMT 3.827835
TND 3.378064
TOP 2.561482
TRY 41.565476
TTD 7.409253
TWD 36.157186
TZS 2940.870799
UAH 44.997253
UGX 4054.969711
USD 1.093667
UYU 46.476067
UZS 14152.053021
VES 80.128637
VND 28462.686812
VUV 136.77341
WST 3.109526
XAF 655.796371
XAG 0.036617
XAU 0.000367
XCD 2.95569
XDR 0.815522
XOF 653.471553
XPF 119.331742
YER 268.659229
ZAR 21.537615
ZMK 9844.319252
ZMW 30.452541
ZWL 352.160367
Drone controlado por IA vence campeões humanos pela primeira vez
Drone controlado por IA vence campeões humanos pela primeira vez / foto: LEONARD BAUERSFELD - University of Zurich/AFP

Drone controlado por IA vence campeões humanos pela primeira vez

Um drone autônomo, pilotado por Inteligência Artificial, superou pela primeira vez campeões de corridas, segundo um estudo publicado na revista Nature nesta quarta-feira (30).

Tamanho do texto:

O feito abre caminho para uma otimização dos sistemas utilizados nos veículos autônomos, ou robôs industriais.

A corrida foi disputada em um circuito de 75 metros composto por sete portais que devem ser atravessadas em uma ordem pré-determinada, com máquinas que alcançam facilmente os 100 km/h e acelerações que deixariam um F1 para trás.

Três campeões da modalidade foram recrutados pelo Grupo de Robótica e Percepção da Universidade de Zurique para enfrentar o drone.

Equipados com capacetes que transmitiam imagens do drone que pilotavam, os três homens, entre eles, um ex-campeão mundial da liga de corrida de drones, tiveram uma semana para se preparar.

O drone autônomo ganhou a maioria das corridas contra cada um deles e completou a volta mais rápida do circuito.

Esta é a primeira vez que "um robô autônomo móvel alcançou um rendimento de nível de campeão mundial em um esporte competitivo no mundo real", segundo o estudo.

Alguns drones teriam alcançado um nível "especialista", mas com a ajuda de um sistema externo de captura de movimento para otimizar sua trajetória.

Esta era uma vantagem "injusta" para a equipe de Zurique que apresenta o Swift, um sistema completamente autônomo que leva a bordo do drone unicamente seus sensores e sua potência de cálculo.

"Swift corrige seu rumo em tempo real, enviando 100 novas ordens por segundo para o drone", explica à AFP o doutorando Elia Kaufmann, principal autor do estudo.

O segredo do Swift se baseia em uma técnica chamada de aprendizagem de reforço profundo ("deep reinforcement learning"), que combina o processamento de uma grande quantidade de dados com a observação de regras que recompensam os progressos da máquina.

- Evitar acidentes -

O sistema testou milhões de trajetórias, combinando a percepção de seu entorno e sua progressão até o portal seguinte. "Swift treinou o equivalente a um mês de tempo real, mas em aceleração, ou seja, em uma hora em um computador", acrescentou Kaufmann.

A máquina tem algumas vantagens inerentes, como uma central que lhe proporciona informações, como a aceleração, que o piloto humano não pode sentir sem embarcar em um drone. Outra vantagem é o tempo de reação a uma ordem: cinco vezes mais rápido que a resposta do cérebro humano.

Já os humanos têm uma vantagem em um entorno degradado, por exemplo, quando há mudanças de luz, algo que o Swift teria dificuldades em administrar. Os humanos também têm a vantagem de reduzir a velocidade e evitar acidentes. A máquina, ao contrário, sempre vai ao máximo, "correndo muitos riscos", afirma o estudo.

O impacto destes trabalhos se estende além das corridas de drones, afirma Guido de Croon, especialista no tema e professor da Universidade Tecnológica de Delft, Holanda, em um comentário que acompanha o estudo na Nature.

Segundo ele, os avanços neste âmbito são de grande interesse para os militares, mas "há uma gama muito mais ampla de aplicações".

Para Elia Kaufmann, que hoje trabalha como engenheiro em uma empresa de drones destinados à industria, o desafio é responder a "uma debilidade inerente aos drones autônomos: uma autonomia de voo muito limitada".

O foco adotado com Swift, "que permite replanejar as ações em tempo real sem necessidade de recalcular uma trajetória", permitiria assim uma navegação mais eficiente e, portanto, econômica em energia.

K.Al-Zaabi--DT