В гонках дронов с видом от первого лица профессиональные участники управляют высокоскоростными летательными аппаратами, передвигающимися по трехмерным трассам. Каждый оператор видит окружающую среду с точки зрения своего дрона с помощью видео, транслируемого с бортовой камеры. Достичь уровня профессиональных операторов с помощью автономного дрона сложно, поскольку роботу приходится летать на пределе своих физических возможностей, оценивая свою скорость и местоположение в контуре исключительно с помощью бортовых датчиков.

Элия Кауфманн и его коллеги разработали автономную систему, которая может участвовать в гонках на физических транспортных средствах наравне с чемпионами мира. Система сочетает глубокое обучение с подкреплением в симуляции с данными, собранными в физическом мире. В серии гонок на реальной трассе, спроектированной профессиональным оператором дронов, Swift соревновался с тремя чемпионами-людьми. Пилотам была предоставлена одна неделя тренировок, после чего каждый выходил на состязание со Swift. Система выиграла несколько гонок против каждого из операторов, одержав в общей сложности 15 побед из 25-и, а также поставила рекорд, завершив гонку на полсекунды раньше, чем лучшее время, показанное человеком. 

Для реализации всего потенциала технологии потребуются дальнейшие разработки в более реалистичной и изменяющейся среде.  Чтобы опережать людей на любой гоночной трассе, системе придется научиться справляться с такими внешними воздействиями как ветер, изменение условий освещенности, другие гоночные дроны и так далее. 

Исследование было опубликовано в Nature.