Un aigle qui s'envole peut paraître majestueux, mais en termes techniques, il se passe une physique impressionnante « sous le capot » lorsqu'il le fait. Plus précisément, les aigles et autres oiseaux planeurs profitent des courants ascendants d’air chaud, appelés thermiques, pour les aider à naviguer plus facilement dans le ciel. Ce que les scientifiques ne savent pas, cependant, c’est comment ces oiseaux découvrent et naviguent dans ces thermiques. Il s’avère que l’intelligence artificielle peut aider – et elle pourrait offrir une assistance aux drones en prime.
"C'est un grand défi, car il est très difficile de mener des expériences contrôlées avec des oiseaux en plein essor", Jérôme Wong-Ng et Gautam Reddy, deux chercheurs de l'Université de Californie à San Diego, ont écrit dans un e-mail à Digital Les tendances. "Notre approche consistait plutôt à apprendre à un agent d'apprentissage à s'envoler dans un environnement réaliste et à voir si cela nous disait quelque chose sur la façon dont les oiseaux s'envolent."
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Cet enseignement a été réalisé à l’aide d’un type d’apprentissage automatique appelé apprentissage par renforcement. Ce type d'IA. crée l'IA. agents qui apprennent un comportement sur la base des résultats d’expériences par essais et erreurs. Dans ce cas, les chercheurs ont équipé un planeur d’un contrôleur de vol capable de mettre en œuvre les instructions basées sur l’apprentissage par renforcement. S'élevant à des hauteurs de près de 2 300 pieds, le planeur a pu comprendre comment naviguer de manière autonome dans les thermiques atmosphériques.
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« Sur le plan technique, l’apprentissage par renforcement n’a pas été appliqué pour former des agents à apprendre sur le terrain », poursuivent les chercheurs. « Sur le terrain, le nombre d'échantillons d'entraînement dont nous disposons est très faible et nous devons trouver des moyens d'utiliser toutes les données d'entraînement disponibles. Il y a également eu des progrès techniques concernant la façon de mesurer l’environnement éolien local à proximité du planeur à l’aide d’appareils embarqués.
En termes d'applications pratiques, les chercheurs pensent que leur nouvelle stratégie de navigation pourrait être utilisée pour développer des véhicules aériens sans pilote (UAV) capables de voler pendant de longues périodes sans avoir besoin de recharger. De plus, cela pourrait être utile pour créer un « système de recommandation » de type pilote automatique pour les pilotes de planeurs débutants.
"Dans ce travail, nous nous sommes concentrés sur la façon de trouver et de naviguer dans un seul thermique", ont déclaré Wong-Ng et Reddy. « Mais les oiseaux migrateurs glissent d’un thermique à l’autre, et la façon de le faire efficacement est une piste de travail que nous prévoyons d’explorer à l’avenir. Un autre axe de recherche consiste à suivre les oiseaux en plein essor et à déterminer si leur stratégie de navigation est similaire à celle que nous avons trouvée dans notre étude.
Outre l'Université de Californie à San Diego, d'autres établissements d'enseignement impliqués dans cette recherche comprenaient l'Institut Salk d'études biologiques et le Centre international Abdus Salam de physique théorique à Trieste, Italie.
Un article décrivant la recherche a été récemment publié dans la revue Nature.
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