एक चील का उड़ना राजसी लग सकता है लेकिन तकनीकी दृष्टि से, जब वे ऐसा करते हैं तो "हुड के नीचे" कुछ प्रभावशाली भौतिकी घटित होती है। विशेष रूप से, ईगल और अन्य उड़ने वाले पक्षी गर्म हवा की ऊपरी धाराओं का लाभ उठाते हैं, जिन्हें थर्मल के रूप में जाना जाता है, ताकि उन्हें आकाश में आसानी से उड़ने में मदद मिल सके। हालाँकि, वैज्ञानिक यह नहीं जानते हैं कि ये पक्षी उक्त थर्मल को कैसे खोजते और नेविगेट करते हैं। यह पता चला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता मदद कर सकती है - और यह अतिरिक्त बोनस के रूप में ड्रोन को सहायता प्रदान कर सकती है।
"यह एक बड़ी चुनौती है, क्योंकि उड़ते पक्षियों के साथ नियंत्रित प्रयोग करना बहुत मुश्किल है," जेरोम कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो के दो शोधकर्ताओं वोंग-एनजी और गौतम रेड्डी ने डिजिटल को एक ईमेल में लिखा रुझान. "इसके बजाय हमारा दृष्टिकोण एक शिक्षण एजेंट को यथार्थवादी वातावरण में उड़ना सिखाना था और देखना था कि क्या यह हमें पक्षियों के उड़ने के बारे में कुछ बताता है।"
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यह शिक्षण एक प्रकार की मशीन लर्निंग का उपयोग करके किया गया था जिसे सुदृढीकरण शिक्षण कहा जाता है। इस प्रकार की ए.आई. A.I बनाता है एजेंट जो परीक्षण और त्रुटि प्रयोगों के परिणामों के आधार पर व्यवहार सीखते हैं। इस मामले में, शोधकर्ताओं ने सुदृढीकरण सीखने-आधारित निर्देशों को लागू करने में सक्षम उड़ान नियंत्रक के साथ एक ग्लाइडर तैयार किया। लगभग 2,300 फीट की ऊंचाई तक उड़ते हुए, ग्लाइडर यह पता लगाने में सक्षम था कि वायुमंडलीय थर्मल को स्वायत्त रूप से कैसे नेविगेट किया जाए।
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शोधकर्ताओं ने आगे कहा, "तकनीकी स्तर पर, क्षेत्र में सीखने के लिए एजेंटों को प्रशिक्षित करने के लिए सुदृढीकरण सीखने को लागू नहीं किया गया है।" “क्षेत्र में, हमारे पास प्रशिक्षण नमूनों की संख्या वास्तव में कम है, और हमें सभी उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करने के तरीकों के साथ आना होगा। ऑनबोर्ड उपकरणों का उपयोग करके ग्लाइडर के पास स्थानीय पवन पर्यावरण को मापने के तरीके के बारे में भी तकनीकी प्रगति हुई थी।
व्यावहारिक अनुप्रयोगों के संदर्भ में, शोधकर्ताओं का मानना है कि उनकी नई नेविगेशनल रणनीति को उड़ान भरने में सक्षम मानव रहित हवाई वाहन (यूएवी) विकसित करने के लिए नियोजित किया जा सकता है। रिचार्ज करने की आवश्यकता के बिना लंबे समय तक. इसके अलावा, यह नौसिखिया ग्लाइडर पायलटों के लिए एक ऑटोपायलट-शैली "सिफारिश प्रणाली" बनाने के लिए उपयोगी हो सकता है।
वोंग-एनजी और रेड्डी ने कहा, "इस काम में, हमने इस बात पर ध्यान केंद्रित किया कि एकल थर्मल को कैसे खोजा और नेविगेट किया जाए।" “लेकिन प्रवासी पक्षी एक थर्मल से दूसरे थर्मल में सरकते हैं, और इसे कुशलतापूर्वक कैसे किया जाए, यह वह कार्य क्षेत्र है जिसे हम भविष्य में तलाशने की योजना बना रहे हैं। अनुसंधान का एक अन्य क्षेत्र उड़ते हुए पक्षियों को ट्रैक करना और यह पता लगाना है कि क्या उनकी नौवहन रणनीति हमारे अध्ययन में पाई गई रणनीति के समान है।
इस शोध में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो के साथ-साथ अन्य शैक्षणिक संस्थान भी शामिल थे साल्क इंस्टीट्यूट फॉर बायोलॉजिकल स्टडीज और ट्राइस्टे में सैद्धांतिक भौतिकी के लिए अब्दुस सलाम इंटरनेशनल सेंटर, इटली.
शोध का वर्णन करने वाला एक पेपर था हाल ही में नेचर जर्नल में प्रकाशित हुआ.
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