环球体育登录:全人工智能控制气球实现自主导航

本文摘要:全人工智能控制气球实现自主导航 可在平流层原地停留数周 科技日报北京12月3日电 记者张梦然据英国《自然》杂志3日发表的计算机科学最新突破,一组加拿大科学家报告说:人工智能控制的气球成功实现了自主导航,并在平流层停留了数周。

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全人工智能控制气球实现自主导航 可在平流层原地停留数周 科技日报北京12月3日电 记者张梦然据英国《自然》杂志3日发表的计算机科学最新突破,一组加拿大科学家报告说:人工智能控制的气球成功实现了自主导航,并在平流层停留了数周。这一成就标志着深度强化学习迈向现实世界应用的重要且非常罕见的一步,同时提高了全自动人体环境监测的可能性。人工智能在气象领域的应用呈爆发式增长,呈现出从传统机器学习向深度学习发展的趋势。

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通常,在高层大气实验中经常使用充满氦气的超压气球。例如天气监测,但如果被风偏转偏离航线,就必须回到原来的停滞点,深度强化学习可以训练人工智能系统做出决策——对于超压气球,这些主动决策包括采取什么行动来保持他们的立场不变。这次是加拿大谷歌研究院的一位科学家。

Bellmaier 及其同事训练了一个人工智能控制器,该控制器可以根据风力历史、预报、当地风观测以及其他因素(如氦气损失和电池疲劳)来决定是否移动气球。研究团队使用数据增强算法来解释数据中的差距。

他们将这项新成果——“StationSeeker”技术应用于分布在世界各地的“Loon气球”,包括在太平洋上空进行的为期39天的受控实验。“Loon Balloon”最初是一个互联网项目。团队送高空。

erpressure 气球上升到平流层,在天空中形成无线网络。而贝尔迈尔的实验证明,“StationSeeker”控制的气球可以成功自主导航。一旦它们被吹离赛道,它们就可以比传统控制器控制的气球更快地返回到原来的停靠点。

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深度强化学习的应用此前已经在受控环境——比如电脑游戏中得到了证明,但在受控环境中,它拥有完整的数据集和明确定义的参数。在现实世界中,可预测性变得更加强大。��例如,环境中风的数据不完整,因此很难进行最佳调整以保持气球就位。在同时发表的一篇《新闻与观点》文章中,英国牛津大学科学家斯科特·奥斯佩尔表示,正是因为这个原因,最新的结果可以说是代表了应用。

增强学习在现实世界中的巨大进步。编辑:张奥林。

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