新闻网站科技信息9月21日,来自海外媒体the verge的报道称,科学家的新研究成果利用机器学习教导无人机利用热量在天空上飞行。
在自然界中,鸟并不总是拍打翅膀飞行; 他们有时会利用被称为升温供暖柱的热量上升。 通过大翼展开,可以在高空停留数小时,消耗的能量也很少。 他们是如何在不可预测的气流中调整微小的变化的还不太清楚。 但是科学家现在采用人工智能来学习鸟们。
本周刊登在《自然》杂志上的论文显示,来自美国和意大利大学的研究者利用机器学习训练算法控制滑翔,利用热上升。 虽然这不是第一次在这样的任务上使用人工智能(微软去年发表了与滑翔机相同的研究成果),但是为了更新和改善ai在这个行业的性能,这还是第一次采用了实际飞行的数据。
这项研究表明,未来的自动驾驶仪可以利用热能,而不是依靠噪音和能量较大的发动机的动力飞行。 研究还表明,人工智能有助于准确揭示在天空中爬行的鸟类是如何工作的。 在训练他们的算法时,科学家发现,在教系统滑翔时,一点点的因素,特别是垂直风加速度和侧向转矩很重要。 他们认为同样的事情可能也适用于鸟类。
为了制作他们的ai系统,研究者采用了强化学习。 这是进行实验,像反省错误一样工作的训练工具。 系统被赋予了多个输入值,要求同时通过增大某种报酬的方法来自我改善。 它从不知道任务开始,同时随着时间的推移学习如何正确控制自己的身体以实现目标。 在这种情况下,输入飞行新闻,如滑翔的俯仰、偏航、地面速度和空速度。 其报酬是加大上升率。
研究人员首先用模拟器训练算法,然后在实际生活中训练。 他们在加利福尼亚州波韦的天空进行了约240次飞行,平均持续了约3分钟。 他们用手控制器将滑翔机引诱到一定的位置,由人工智能交接,再利用热量带来的气流(能够以每秒数米的速度移动)登天(/k0/)。
这项研究的作者之一,高坦( gautam reddy )可以通过电子邮件传递到the verge网站。 在良好的情况下,滑翔机可以在高/(/k0/)停留约45分钟。 在我们的另一次试飞中,风力太大,无法用滑翔机解决,我们只好尽快把它拿回来。 还有几次,我们的滑翔机受到了老鹰的攻击。 有些老鹰和滑翔机一起利用气流上升。
在能够实际利用ai控制飞行中的滑翔机进行实际工作之前,还有很多事情要做。 热量不过是上升的鸟类利用的上升气流。 另外,也是由于在海岸和沙漠的边界等山脊和群山密集的地区充满气流的气团冲撞而产生的。 换言之,虽说ai可以控制热引起的空气流动,但并不意味着它准备迎接世界提供的各种各样的风。
但是高塔姆和同事对未来充满信心。 他们说,制造利用ai驾驶的热量的自动滑翔机并不太难。 高塔姆说:“我们期待着未来这样做。 该技术可用于长期科学调查、跟踪鸟的端到端移动等雄心勃勃的项目。 通过学习如何像鸟一样飞行,我们可以对他们生活的方方面面了解越来越多。 而且我们也可以从鸟那里学到很多知识,希望能教飞机同样的东西。 (标记) )。
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