O dronă controlată de AI a învins trei foști campioni mondiali într-o cursă internațională. MonoRace a fost mai rapidă decât piloții umani

Inteligența artificială nu mai bate oamenii doar la șah, Go sau jocuri video. O dronă autonomă dezvoltată de cercetătorii de la Delft University of Technology din Țările de Jos a reușit să învingă trei foști campioni mondiali de FPV drone racing într-o competiție internațională reală, potrivit Popular Science. Sistemul, numit MonoRace, a concurat la viteze de peste 100 km/h, a trecut prin porți înguste și a luat decizii singur, fără GPS și fără ca un pilot uman să îi controleze traseul.

Performanța a avut loc în noiembrie 2025, la Abu Dhabi Autonomous Racing League, însă detaliile tehnice despre sistem au fost publicate acum, în octombrie 2026, în revista Science Robotics. Cercetătorii spun că rezultatul reprezintă prima situație în care o dronă pilotată de AI a învins oameni într-o competiție internațională de racing desfășurată în condiții concepute pentru piloți umani.

MonoRace ia aproximativ 500 de decizii în fiecare secundă

Cursele FPV sunt printre cele mai solicitante forme de pilotaj cu drone. Piloții poartă ochelari prin care văd imaginile transmise de camera montată pe dronă și controlează în timp real accelerația, rotația și înclinarea aparatului. La viteze care pot ajunge între aproximativ 100 și 160 km/h, o singură eroare poate însemna ieșirea de pe traseu sau un impact violent.

MonoRace face toate aceste lucruri fără pilot. Drona folosește o singură cameră și o unitate de măsurare inerțială, IMU, care urmărește accelerația și rotația aparatului. AI-ul combină imaginile cu informațiile despre mișcare pentru a determina poziția dronei și pentru a calcula în timp real cum trebuie să treacă prin următoarea poartă.

Este o abordare apropiată de ceea ce încearcă să obțină și sistemele pentru mașini autonome: un robot trebuie să interpreteze informații imperfecte venite de la senzori și să reacționeze rapid într-un mediu real, nu doar într-o simulare.

Diferența este viteza extremă cu care MonoRace trebuie să ia aceste decizii. Potrivit cercetătorilor, rețeaua neuronală generează aproximativ 500 de comenzi pe secundă. Întregul sistem rulează pe un computer suficient de mic și ușor pentru a putea fi transportat de dronă fără să îi afecteze semnificativ performanța.

AI-ul nu a memorat pur și simplu traseul

Unul dintre aspectele importante ale experimentului este modul în care a fost antrenată drona. Cercetătorii nu au programat manual un traseu ideal și nici nu au construit un sistem care să repete o serie prestabilită de manevre.

MonoRace a fost antrenată prin reinforcement learning, o metodă prin care AI-ul încearcă în mod repetat diferite soluții într-o simulare și învață din rezultate. În loc să primească indicații pentru fiecare mișcare, rețeaua neuronală a învățat să controleze direct motoarele dronei și să descopere singură modul cel mai eficient de a naviga.

Această combinație între camere, senzori și inteligență artificială apare tot mai des și în produse mult mai apropiate de utilizarea zilnică. De exemplu, sistemele moderne pot folosi AI pentru a interpreta mediul prin camere și senzori, apoi pot adapta comportamentul unui dispozitiv în funcție de ceea ce detectează.

Cercetătorii de la Delft au urmărit în mod special să demonstreze că un robot nu are nevoie neapărat de un număr uriaș de senzori sau de un computer foarte puternic pentru a obține performanțe impresionante. Scopul a fost să extragă cât mai multă „inteligență” din resurse hardware limitate.

A învins trei foști campioni mondiali

Testul decisiv a venit la competiția din Abu Dhabi. MonoRace a ajuns la aproximativ 62 mph, adică aproape 100 km/h, în timp ce executa viraje rapide, coborâri și treceri succesive prin porțile traseului.

Drona autonomă a obținut cel mai bun rezultat dintre toate echipele AI participante și a înregistrat un timp mai bun decât trei foști campioni mondiali umani de FPV racing. Cercetătorii consideră că acesta este primul caz în care un sistem autonom a reușit o asemenea performanță într-o competiție internațională reală, nu într-un traseu de laborator pregătit special pentru AI.

Existaseră și performanțe similare anterior. Sistemul Swift, dezvoltat de University of Zurich, a reușit să învingă piloți umani, însă testele sale au avut loc într-un spațiu interior controlat și pe un traseu pentru care sistemul fusese pregătit. Chiar și schimbările de iluminare îi puteau reduce performanța.

MonoRace a fost proiectată tocmai pentru a depăși această limitare și pentru a funcționa într-un mediu mai apropiat de condițiile reale. Capacitatea de a combina imaginile cu informațiile provenite de la IMU îi permite să continue navigarea chiar și atunci când imaginile camerei sunt neclare sau deformate din cauza vitezei.

Miza este mai mare decât o simplă cursă de drone

Rezultatul nu este important doar pentru sporturile cu drone. Cercetătorii folosesc astfel de competiții pentru a testa ceea ce este numit uneori „physical AI”: sisteme de inteligență artificială care trebuie să înțeleagă și să interacționeze direct cu lumea fizică.

Același tip de problemă trebuie rezolvat pentru mașini autonome, drone de livrare, roboți industriali sau roboți umanoizi capabili să lucreze în spații construite pentru oameni. În toate aceste cazuri, AI-ul trebuie să combine informațiile senzorilor, să înțeleagă rapid mediul și să decidă ce mișcare să facă în continuare.

O cursă de drone reprezintă un test extrem tocmai pentru că lasă foarte puțin timp pentru corectarea unei greșeli. Dacă un sistem poate face sute de ajustări pe secundă și poate naviga la aproape 100 km/h folosind hardware redus, aceleași principii pot fi adaptate ulterior pentru roboți care operează la viteze mai mici, dar în medii mult mai complexe.

Performanța MonoRace nu înseamnă că roboții sunt deja pregătiți să îi depășească pe oameni în orice activitate fizică. Arată însă că avantajul AI-ului începe să se mute din mediile digitale și controlate către lumea reală, acolo unde viteza, percepția și capacitatea de adaptare trebuie să funcționeze simultan.