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Roborace a fait escale à la course de côte de Shelsley Walsh
De nombreux enseignements ont été tirés !
Emmanuel Touzot 
Par: Emmanuel Touzot
22 Jun 2019 à 13:31
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Après deux premières manches en Espagne et en Italie, à Monteblanco et Modène, Roborace avait choisi un cadre différent pour la troisième manche de sa Saison Alpha, puisqu'il s'agissait de l'Angleterre et de la course de côte de Shelsley Walsh. L'objectif, comme nous l'avait confié Byron Bolcombe, responsable de la stratégie de développement sportif et technique de la discipline, était de découvrir les capacités de l'intelligence artificielle en dehors du cadre d'un circuit, et des rails qui bordent la piste.
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On vous le rappelle, la Saison Alpha de Roborace est une compétition organisée à huis clos, sur laquelle la discipline communique après coup, afin de développer la compétitivité des logiciels développés par les trois teams, deux équipes universitaires et la marque de composants Arrival. On sait déjà que la Saison Beta se déroulera de la même façon, avec la présence d'humains dans les Devbot, afin d'échanger des informations entre l'homme et la machine.
Galerie: Roborace - Shelsley Walsh
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La Robocar, qui sera la version définitive de la voiture utilisée le jour où les pilotes ne seront plus nécessaires au développement des logiciels, avait déjà fait une montée du tracé de Goodwood au Festival of Speed. Cependant, c'est la première fois qu'il était prévu d'apprendre aux IA comment rechercher la performance sur route ouverte, et c'est le défi que représentait cette troisième manche de la saison.
Il semble cependant que l'expérience ait été concluante en termes de données récoltées et implémentées dans les intelligences artificielles puisque Roborace a annoncé sur Twitter être revenu sur le tracé de la course de côte de Shelsley Walsh dans la semaine qui a suivi la première montée, en ayant optimisé les Devbot pour ce type d'environnement. Le résultat a été sans appel, comme le montre la comparaison ci-dessous, avec une amélioration de plus de dix secondes du temps établi quelques jours auparavant. Une preuve supplémentaire que cette intelligence artificielle apprend de nombreuses choses en cette saison laboratoire.
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