微软新 AI 算法让滑翔机主动捕捉热气流 而不再“等风来”
雷锋网最新消息,微软 Redmond 研究院正在开发一款无动力 AI 滑翔机。日前,研究小组在内华达州的沙漠里对该滑翔机进行了实地测试(如上图)。
它借助 AI 算法,让滑翔机对机载传感器收集到的数据进行学习,对情况进行预测,然后找到上升热气流并借此继续飞行。
该滑翔机依靠一块电池,为计算、转向、无线电设备供电。它有一个电动马达,但仅仅是为了让研究人员在紧急情况下接管控制。正常情况下,它被设计自主飞行,不停寻找、利用热气流,既不需要人的干预,也不需要电动马达提供动力。
项目测试人员,Ashish Kapoor 是右数第二个
每当滑翔机找到一股上升气流,就能“像老鹰那样”急速腾空。因此,微软研究人员把该 AI 滑翔机称为“ infinite soaring machine”,即“无限飞升机器”。该系统无需引擎动力,而是借助 AI 算法自动寻找自然界产生的热气流。这是从鸟类飞翔的原理中得到的启发。
参与该项目的微软研究员 Ashish Kapoor 说:“鸟类能够无缝地做到这一点(利用热气流),它们做的,其实就是收获大自然的力量,靠的也只是一粒花生大小的脑子”
但对于机器而言,需要的是能对空气温度、风向等各项因素进行处理的 AI 算法,还要对如何找到下一股热气流做出实时预测。微软表示,这比当今针对单项任务的大多数 AI 系统要复杂得多,比如图片中的人脸检测以及语音识别。
分成两部分的 AI 系统
就雷锋网的了解,在学术领域,这种能力被称为“不确定环境下的序列决策”。
“这里的问题其实是:你怎么提前好几步对未来的行动做出计划?计算上来讲,这是一个非常困难的问题。”Ashish Kapoor 解释道。
滑翔机的 AI 系统被分为两部分:高级和低级计划器。
高级计划器把所有环境因素都纳入考虑,生成一份策略指导滑翔器到哪里寻找热气流。当然,随着滑翔器试飞次数增加,收集的数据越来越多,做出的预测也越精准。
低级计划器则根据实时数据,使用贝叶斯强化学习算法检测并捕捉热气流。可以把这看作是在实践中学习。
前景
Ashish Kapoor 表示,在全世界,先做预测然后在现实中据此做出行动的 AI 系统凤毛麟角,该“无限飞升机器”是其中一个。
尽管仍在研发阶段,雷锋网(公众号:雷锋网)了解到微软研究人员对该项目的前景非常乐观。Ashish Kapoor 认为,“无限飞升机器”有很多具备高度实用价值的应用场景。比如农业监控、为偏远地区提供换联网连接等。
“某一天,它们或许会成为我们的移动信号发射站,大家不再需要地面上的发射塔。”Ashish Kapoor 还表示,未来让滑翔机依靠不断收获风能和太阳能,一直飞着不落是有可能的。
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