科學也可以如此靠近

強化學習AI滑翔機,不靠油,只靠風

9月
26
2018

2018年9月26日00時 今日科學 烏鎮智庫

烏鎮智庫

選自The Verge

原文|James Vincent

烏鎮智庫編譯

從前天空是人類一直想要征服的地方,那一直都是雲霧和彩虹的靜謐之地,以及眾神棲息的處所。從古希臘神話的天才工匠代達羅斯,到近代的自行車飛行器,再到後來的萊特兄弟,背後的索求可能是對自由孜孜以求之的勉勵雞湯所致。

圖片|插上翅膀的代達羅斯和他兒子

圖片|自行車飛行棋

圖片|萊特兄弟和飛行者二號

靠著工業和能源的強大,天空已經拘不住人們的好奇心,回歸本源來看,鳥兒的展翅高飛並不只是靠翅膀,它們也會利用上升暖氣流飛往高處,靠著展開的大翅膀,它們能夠在高空停留數個小時,如此消耗最少的能量。不過它們是如何在瞬息萬變深不可測的氣流中找到那點微小變化的,很少人知道,不過目前科學家正在使用人工智慧來學習它們的技巧,並將能力嫁接到飛機上。

本周,來自美國和義大利大學的研究人員在「自然」雜誌上發表一篇新論文,闡述它們如何使用機器學習算法來訓練控制滑翔機利用上升暖氣流。這其實不是第一次將人工智慧用於完成這個任務,不過這是第一次使用真實的飛行數據來更新和改善人工智慧在該領域的性能表現。

圖片|AI控制滑翔機的圖像

該論文解釋未來的飛機同樣可以利用這個原理,而不是僅僅依賴目前的能源動力飛行,在一些非人為的極端情況下也是如此,同時也能幫助我們理解在空中翱翔的飛鳥們如何做的那麼出色且優雅。在訓練算法的過程中科學家發現,在滑翔機平穩導航飛行時,垂直風加速度和側向扭矩這兩個指標很重要,他們認為,這兩個指標同樣也適用於鳥類。

該系統採用強化學習,系統被賦予很多輸入,它所尋求的獎勵是最大化其爬升率。研究人員首先在模擬器中訓練他們的算法,然後再現實中訓練(他們在加州試飛大約240次,平均持續3分鐘),先手動引導到一個固定位置,然後由人工智慧接管,利用上升暖氣流爬升(可以每秒快速爬升數米)。

圖片|滑翔機飛行數據的兩個示例圖。綠點是它的起始位置,紅點是它的終點。

該論文的作者之一Gautam Reddy在接受The Verge採訪時告訴記者,在天氣良好的情況下,滑翔機可以在空中停留大約45分鐘,有幾次試飛風力太大,滑翔機無法很好處理,還有老鷹會攻擊滑翔機,有些還會跟著滑翔機一起飛。

氣流複雜瞬息萬變,僅僅駕馭一種上升暖氣流顯然不足以說明問題,這也僅是鳥類利用飛行的其中一種上升氣流,有些是從山脊溢出,也有些是氣團碰撞。然而Gautam和他的同事依舊對未來充滿信心,利用AI遠距離航行,這是一項長期的科學探索,甚至還有生物學意義,例如跟蹤不同鳥類遷徙,更加了解他們生活的方方面面。

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