Dentro del mundo de los drones autónomos, a lo largo de los años se han visto modelos excepcionales y otros no tanto. En ese sentido, las empresas fabricantes de estos aparatos han generado una especie de competencia implícita por ver quien de ellas logra hacer un dron que vuele a mayor velocidad a través de una pista de obstáculos.
Cabe destacar que a medida que un dron incrementa la velocidad en su desplazamiento este se vuelve más inestable, haciendo también que su aerodinámica se torne difícil de predecir y, por ende, sea propenso a sufrir accidentes.
Al lograr que los drones autónomos adquieran mayor velocidad y agilidad estos pueden tener el potencial para ser usados en situaciones donde no se disponga de mucho tiempo para actuar, como la búsqueda de sobrevivientes tras un desastre natural.
Tal parece que ese objetivo pudiera estar por alcanzarse gracias al esfuerzo de un grupo de ingenieros aeroespaciales del MIT que idearon un algoritmo capaz de orientar a los drones y ayudarlos a encontrar la vía más rápida dentro de un entorno con obstáculos y desplazarse a través de este sin estrellarse.
Para el desarrollo de este algoritmo se tomaron simulaciones de un dron volando por una pista de obstáculos virtual y se combinaron con datos obtenidos de experimentos de un dron real volando por la misma pista en el plano real.
Posteriormente los investigadores comprobaron que al implementar su algoritmo en un dron este incrementaba su velocidad hasta un 20% al atravesar una simple pista de obstáculos, mucho más que un dron entrenado con algoritmos de planificación convencionales.
Cabe destacar que durante la prueba hubo un punto donde el algoritmo hizo que el dron se mantuviera por detrás de su competidor, reduciendo su velocidad para hacerlo afrontar una curva complicada o reservar su energía hasta el final para acelerar y adelantar a su rival.
Al respecto, el estudiante de posgrado del Departamento de Aeronáutica y Astronáutica del MIT, Ezra Tal expresó «A altas velocidades, hay una intrincada aerodinámica que es difícil de simular, así que utilizamos experimentos en el mundo real para rellenar esos agujeros negros y descubrir, por ejemplo, que podría ser mejor reducir la velocidad primero para ser más rápido después»