AI学鸟：你们能御风而行，我也能！

鸟儿并不总是靠着振翅来飞翔，有时也会利用热气流来帮助自身飞行。大翼展的鸟儿可以在高空停留数小时之久，同时只消耗最少的能量。

鸟儿可以在不可预测的气流中把握微小的气流变化，并根据变化进行导航，人们对这个具体机制还并不是很清楚。但现在，科学家正在使用人工智能来学习鸟儿的技巧，希望可以把这个本领搬到飞机上。

 

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在本周发表在《自然》期刊上的一篇论文中，来自美国和意大利的大学研究人员使用机器学习训练算法来控制滑翔机实施针对热气流的导航。这不是人们首次将人工智能用在这类任务上了（微软去年发布了与此类似的成果），但这是第一次使用真实航班的数据来更新和改善AI在该领域的表现。

 

该成果表明，未来的自主驾驶飞机可以利用热气流飞行，而不再完全依赖燃料等动力源飞行。而且人工智能可以帮助我们确切地弄清楚飞翔的鸟类为何能够如此出色地利用这一机制。

在训练算法时，科学家发现，在训练系统滑翔机实施平稳导航时，一些因素——尤其是垂直风加速度和侧向风等信息也非常重要。他们认为，同样的情况可能适用于鸟类。

 

有AI控制的滑翔机ParkzoneRadian Pro在天空飞翔（没错，就是图片中间的那个小东西）。

为了创建他们的AI系统，研究人员使用强化学习。这是一种像试错原理相似的训练工具。向系统输入大量信息，并要求它以实现某种奖励最大化的方式运行。系统在没有预先知晓任务的情况下开始运行，随着时间的推移逐步学习如何正确行事。

在示例中，系统的输入包括飞行信息，如滑翔机的俯仰角、航向偏离情况，地面速度和风速等。而系统寻求的奖励最大化目标是爬升速度（即获得飞行高度的速度）。

 

研究人员首先在模拟器中训练他们的算法，然后在现实环境下继续训练。他们在加州的天空中进行了大约240次飞行，每次飞行时间平均持续约三分钟。研究人员使用手动控制器，将滑翔机引导到一个固定的位置，然后由人工智能接管，利用热气流（气流速度可达每秒数米）进行爬升。

 

“在理想的条件下，滑翔机可以在高空停留大约45分钟，”该论文的作者之一高塔姆·瑞迪（Gautam Reddy）说，“有时候风太大，滑翔机应对不了，我们只能提前召回。我们在测试中使用了一些酷似老鹰的滑翔机，还有一些真的鹰在和测试机一起滑翔。”

 滑翔机飞行数据的两个示例图。绿点是起始位置，红点是终点

 

在我们可以真正使用AI控制的热气流滑翔机进行实际应用之前，还有很多工作要做。这只是鸟类辅助自身飞行的气流中的一种。换句话说：仅仅因为AI可以驾驭热气流，也不意味着它可以驾驭来自世界各地的其他类型的风。

 

不过高塔姆和他的同事对该项目的未来充满信心。他们表示，制造出可以利用AI远距离导航热气流的自动滑翔机并不是难度太大的事情。 “我们期待着在未来能够实现这一点，”他说。

这种技术可以用于长期的科学调查和雄心勃勃的项目上，如跟踪鸟类迁移时翅膀的精确动作。我们可以学习如何像鸟儿一样飞翔，以此进一步了解它们的生活特点。

参考链接：

1.https://www.theverge.com/2018/9/20/17881770/ai-machine-learning-gliders-air-currents-learning-birds

本文经授权转载自新智元

（ID：AI_era）

果壳

ID：Guokr42

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