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連續(xù)數(shù)周,氣球由人工智能控制,實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航

2020-12-17 15:32   來(lái)源: 互聯(lián)網(wǎng)

科技日?qǐng)?bào)北京12月3日電(記者張夢(mèng)恕)根據(jù)英國(guó)《自然》雜志3日發(fā)表的計(jì)算機(jī)科學(xué)最新突破,加拿大科學(xué)家團(tuán)隊(duì)報(bào)告稱(chēng),氣球完全由人工智能控制,成功實(shí)現(xiàn)了自主導(dǎo)航,并在平流層停留了數(shù)周。這一成果標(biāo)志著深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在實(shí)際應(yīng)用中邁出了重要而難得的一步,也提高了環(huán)境監(jiān)測(cè)自動(dòng)化的可能性。


人工智能在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用正呈爆炸式增長(zhǎng),呈現(xiàn)出從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)向深度學(xué)習(xí)的趨勢(shì)。在氣象實(shí)驗(yàn)中經(jīng)常采用氣球充氦等高水平大氣監(jiān)測(cè)。但是,如果它們被風(fēng)吹離航道,它們必須回到原來(lái)的停滯點(diǎn)。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)做出決策。對(duì)于超壓氣球,這些積極的決定包括采取什么行動(dòng)來(lái)保持它們的位置不變。


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這一次,加拿大谷歌研究所的科學(xué)家馬克·貝爾梅爾(mark belmaier)和他的同事訓(xùn)練了一名人工智能控制器,根據(jù)風(fēng)的歷史記錄、預(yù)報(bào)、當(dāng)?shù)仫L(fēng)力觀測(cè)和其他因素(如氦損失和電池疲勞)來(lái)決定是否移動(dòng)氣球。


該團(tuán)隊(duì)使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法來(lái)解釋數(shù)據(jù)中的差距。他們將這項(xiàng)名為“探空者”的新技術(shù)應(yīng)用于世界各地的“氣球”,包括在太平洋上空進(jìn)行為期39天的受控實(shí)驗(yàn)?!薄皻馇驓馇颉弊畛跏且粋€(gè)互聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。研究小組將高空超壓氣球送入平流層,在空中形成無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。貝爾梅爾的實(shí)驗(yàn)表明,“站導(dǎo)引頭”控制的氣球能夠成功實(shí)現(xiàn)自主導(dǎo)航,一旦氣球吹出航道,它們能比傳統(tǒng)控制器控制的氣球更快地回到原來(lái)的停滯點(diǎn)。


深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用已經(jīng)在計(jì)算機(jī)游戲等受控環(huán)境中得到了驗(yàn)證,但在受控環(huán)境中,有完整的數(shù)據(jù)集和明確定義的參數(shù)。在現(xiàn)實(shí)世界中,可預(yù)測(cè)性變得越來(lái)越差,例如,環(huán)境中風(fēng)的數(shù)據(jù)是不完整的,因此很難做出最佳調(diào)整來(lái)保持氣球的位置。


英國(guó)牛津大學(xué)(Oxford University)科學(xué)家斯科特·奧斯佩爾(Scott Ospel)同時(shí)在《新聞與觀點(diǎn)》上發(fā)表文章說(shuō),正因?yàn)槿绱耍钚碌难芯拷Y(jié)果可以說(shuō)代表了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用的一大進(jìn)步。

責(zé)任編輯:無(wú)量渡口
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