ワシの飛翔は雄大に見えるかもしれませんが、専門用語で言えば、その飛翔時には「内部」で驚くべき物理現象が起こっています。 具体的には、ワシやその他の空を飛ぶ鳥は、サーマルとして知られる暖かい空気の上昇気流を利用して、空をより容易に航行できるようにしています。 しかし、科学者たちが知らないのは、これらの鳥がどのようにして熱を発見し、移動するのかということです。 人工知能が役立つことが判明し、追加のボーナスとしてドローンを支援できる可能性があります。
「これは大きな挑戦です。なぜなら、舞い上がる鳥を使って制御された実験を行うのは非常に難しいからです」とジェローム氏は言う。 カリフォルニア大学サンディエゴ校の2人の研究者、ウォン・ン氏とゴータム・レディ氏はDigitalに電子メールで書いた。 トレンド。 「私たちのアプローチは代わりに、学習エージェントに現実的な環境で飛翔するように教え、それが鳥がどのように飛翔するかについて何かを教えてくれるかどうかを確認することでした。」
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この教育は、強化学習と呼ばれる機械学習の一種を使用して実行されました。 このタイプの A.I. A.I.を作成します。 試行錯誤の結果に基づいて行動を学習するエージェント。 この場合、研究者らは、強化学習ベースの命令を実装できるフライトコントローラーを備えたグライダーをキット化しました。 高度約 2,300 フィートまで上昇したこのグライダーは、大気の熱を自律的に航行する方法を理解することができました。
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「技術レベルでは、強化学習は現場で学習するエージェントを訓練するためには適用されていません」と研究者らは続けた。 「現場では、私たちが持っているトレーニングサンプルの数は非常に少ないため、利用可能なすべてのトレーニングデータを使用する方法を考え出す必要があります。 また、搭載デバイスを使用してグライダー近くの局所的な風環境を測定する方法に関する技術的な進歩もありました。」
実用化の観点からは、研究者らは、新しいナビゲーション戦略を利用して、長期間飛行できる無人航空機 (UAV) を開発できる可能性があると考えています。
長時間充電せずに使える. さらに、初心者グライダーパイロット向けの自動操縦スタイルの「推奨システム」を作成するのにも役立つかもしれません。「この研究では、単一のサーマルを見つけてナビゲートする方法に焦点を当てました」とウォンン氏とレディ氏は語った。 「しかし、渡り鳥はある温泉から別の温泉へと滑空するので、これをどのように効率的に行うかは、私たちが将来探求する予定の一連の研究です。 もう一つの研究は、急上昇する鳥を追跡し、その航行戦略が私たちの研究で見つかったものと似ているかどうかを解明することです。」
カリフォルニア大学サンディエゴ校に加えて、この研究に関与した他の教育機関には以下が含まれます。 トリエステのソーク生物学研究所とアブドゥス・サラーム国際理論物理学センター イタリア。
研究について説明した論文は、 最近ネイチャー誌に掲載されました.
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