A mesterséges intelligencia (MI) történetében mérföldkőnek számított, amikor az IBM Deep Blue számítógépe 1997-ben legyőzte a sakkvilágbajnok Gari Kaszparovot, majd a DeepMind (Google) AlphaGo rendszere 2016-ban az akkori go világranglista negyedik helyezett Lee Szedol felett diadalmaskodott.

Most a Zürichi Egyetem és az Intel kutatói értek el hasonló eredményt: Swift (gyors, sebes, fürge, de fecske is magyarul) nevű autonóm rendszerük fizikai sportban, drónversenyen vert meg humán bajnokokat.

Fizikai sportokat nehezebb előrejelezni, mint a táblás és a videojátékokat, ezért nagyobb kihívást jelentenek egy MI-nek. Sem a drón-, sem a környezetmodellekről nincsenek pontos ismereteik, az MI-nek meg kell tanulnia, hogyan folytasson interakciókat a környező világgal, kerüljön el akadályokat stb.  

Az MI több versenyt nyert meg „elsőszemélyű nézet” kategóriában három világklasszissal szemben. A kvadkoptereket a fedélzeti kamerával összeköttetésben álló, a gépekkel 100 km/h sebességeit is meghaladó pilóták távirányították.

Autonóm drónok eddig általában kétszer annyi idő alatt tettek meg versenyeket, mint a pilóták által távirányítottak. Útvonalukat külső pozíciókövető rendszer kontrollálta. Swift viszont a fedélzeti kamerával gyűjtött adatokra reagál valós időben – ugyanúgy, mint a humán pilóták gépei. Integrált mérőegysége a sebességet és a gyorsulást méri, lokalizálása és a kapuk detektálása mesterséges idegháló feladata.

Az információkat mély ideghálón alapuló vezérlőegység dolgozza fel, és választja ki mindig a lehető legjobb megoldást.

A drónt szimulált környezetben gyakoroltatták, ami sokat segített, mert fizikai közegben gyakorló drónok gyakran tönkremennek, összetörnek. Swift viszont veszély nélkül gyűjthetett tapasztalatot.

Ő teljesítette legjobban a köröket, fél perccel vert rá emberek irányította társaira. Ha viszont a fizikai versenypálya nagyon különbözött a szimulált közegtől, például sokkal több volt a fény, akkor az ember vezérelte drónok teljesítettek jobban.