독수리가 솟아오르는 모습은 장엄해 보일 수 있지만, 기술적인 측면에서 볼 때, 실제로 그럴 때 "내부"에서 인상적인 물리학이 발생합니다. 특히, 독수리와 기타 날아오르는 새들은 기류라고 알려진 따뜻한 공기의 상승 기류를 이용하여 하늘을 더 쉽게 항해할 수 있도록 돕습니다. 그러나 과학자들이 모르는 것은 이 새들이 어떻게 기온을 발견하고 탐색하는지입니다. 인공 지능이 도움이 될 수 있으며 추가 보너스로 드론에 대한 지원을 제공할 수도 있다는 것이 밝혀졌습니다.
"날아다니는 새를 대상으로 통제된 실험을 수행하는 것은 매우 어렵기 때문에 이것은 큰 도전입니다."라고 Jerome은 말했습니다. 캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스의 연구원인 Wong-Ng과 Gautam Reddy는 Digital에 보낸 이메일에서 다음과 같이 썼습니다. 동향. "우리의 접근 방식은 학습 에이전트에게 현실적인 환경에서 날아오르도록 가르치고 이것이 새가 어떻게 날아오르는지 알려 주는지 확인하는 것이었습니다."
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이 교육은 강화 학습이라는 일종의 기계 학습을 사용하여 수행되었습니다. 이런 종류의 A.I. AI를 생성합니다. 시행착오 실험의 결과를 바탕으로 행동을 학습하는 에이전트. 이 경우, 연구원들은 강화 학습 기반 지침을 구현할 수 있는 비행 컨트롤러가 장착된 글라이더를 준비했습니다. 거의 2,300피트 높이까지 치솟은 글라이더는 대기 온도를 자율적으로 탐색하는 방법을 알아낼 수 있었습니다.
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연구원들은 “기술적 수준에서 강화학습은 에이전트를 훈련시켜 현장에서 학습하는 데 적용되지 않았습니다.”라고 말했습니다. “현장에서는 우리가 가지고 있는 훈련 샘플 수가 정말 적기 때문에 사용 가능한 모든 훈련 데이터를 활용할 수 있는 방법을 찾아야 합니다. 또한 온보드 장치를 사용하여 글라이더 근처의 국지적 바람 환경을 측정하는 방법에 관한 기술적인 발전도 있었습니다.”
실용적인 응용 측면에서 연구원들은 새로운 항법 전략을 사용하여 비행할 수 있는 무인 항공기(UAV)를 개발할 수 있다고 생각합니다. 재충전할 필요 없이 오랜 시간 동안. 또한 초보 글라이더 조종사를 위한 자동 조종 스타일의 "추천 시스템"을 만드는 데 유용할 수 있습니다.
Wong-Ng과 Reddy는 “이 작업에서 단일 열을 찾고 탐색하는 방법에 중점을 두었습니다.”라고 말했습니다. “그러나 철새는 한 지열에서 다른 지온으로 활공하며 이를 효율적으로 수행하는 방법은 우리가 앞으로 탐구할 작업 라인입니다. 또 다른 연구 방향은 날아오르는 새를 추적하고 그들의 항해 전략이 우리 연구에서 발견한 것과 유사한지 알아내는 것입니다."
캘리포니아 대학교 샌디에고 캠퍼스와 함께 이 연구에 참여한 다른 교육 기관은 다음과 같습니다. 트리에스테 소재 솔크 생물학 연구소(Salk Institute for Biological Studies) 및 압두스 살람 국제 이론 물리학 센터(Abdus Salam International Center for Theoretical Physics) 이탈리아.
연구를 설명하는 논문은 다음과 같습니다. 최근 네이처 저널에 게재됨.
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