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强化学习AI滑翔机,不靠油,只靠风

2018-9-25 13:53| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 32975| 评论: 0|原作者: James Vincent|来自: 乌镇智库

摘要: 从前天空是人类一直想要征服的地方,那一直都是云雾和彩虹的静谧之地,以及众神栖息的处所。从古希腊神话的天才工匠代达罗斯,到近代的自行车飞行器,再到后来的莱特兄弟,背后的索求可能是对自由孜孜以求之的勉励鸡 ...

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从前天空是人类一直想要征服的地方,那一直都是云雾和彩虹的静谧之地,以及众神栖息的处所。从古希腊神话的天才工匠代达罗斯,到近代的自行车飞行器,再到后来的莱特兄弟,背后的索求可能是对自由孜孜以求之的勉励鸡汤所致。
图片|插上翅膀的代达罗斯和他儿子
图片|自行车飞行棋
图片|莱特兄弟和飞行者二号
靠着工业和能源的强大,天空已经拘不住人们的好奇心,回归本源来看,鸟儿的展翅高飞并不只是靠翅膀,它们也会利用上升暖气流飞往高处,靠着展开的大翅膀,它们能够在高空停留数个小时,如此消耗最少的能量。不过它们是如何在瞬息万变深不可测的气流中找到那点微小变化的,很少人知道,不过目前科学家正在使用人工智能来学习它们的技巧,并将能力嫁接到飞机上。

本周,来自美国和意大利大学的研究人员在“自然”杂志上发表一篇新论文,阐述它们如何使用机器学习算法来训练控制滑翔机利用上升暖气流。这其实不是第一次将人工智能用于完成这个任务,不过这是第一次使用真实的飞行数据来更新和改善人工智能在该领域的性能表现。
图片|AI控制滑翔机的图像
该论文解释未来的飞机同样可以利用这个原理,而不是仅仅依赖目前的能源动力飞行,在一些非人为的极端情况下也是如此,同时也能帮助我们理解在空中翱翔的飞鸟们如何做的那么出色且优雅。在训练算法的过程中科学家发现,在滑翔机平稳导航飞行时,垂直风加速度和侧向扭矩这两个指标很重要,他们认为,这两个指标同样也适用于鸟类。
该系统采用强化学习,系统被赋予很多输入,它所寻求的奖励是较大化其爬升率。研究人员首先在模拟器中训练他们的算法,然后再现实中训练(他们在加州试飞大约240次,平均持续3分钟),先手动引导到一个固定位置,然后由人工智能接管,利用上升暖气流爬升(可以每秒快速爬升数米)。
图片|滑翔机飞行数据的两个示例图。绿点是它的起始位置,红点是它的终点。
该论文的作者之一Gautam Reddy在接受The Verge采访时告诉记者,在天气良好的情况下,滑翔机可以在空中停留大约45分钟,有几次试飞风力太大,滑翔机无法很好处理,还有老鹰会攻击滑翔机,有些还会跟着滑翔机一起飞。

气流复杂瞬息万变,仅仅驾驭一种上升暖气流显然不足以说明问题,这也仅是鸟类利用飞行的其中一种上升气流,有些是从山脊溢出,也有些是气团碰撞。然而Gautam和他的同事依旧对未来充满信心,利用AI远距离航行,这是一项长期的科学探索,甚至还有生物学意义,例如跟踪不同鸟类迁徙,更加了解他们生活的方方面面。

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