近日，来自国外媒体The Verge的报道称，科学家的新研究成果使用机器学习来教无人机利用热量在天空中飞行。
在自然界中，鸟儿并不总是拍翅膀飞翔; 有时候他们会利用被称为升温暖气柱热量的来爬升。 借助大翼展，它们可以在高空停留数小时，同时消耗最少的能量。 究竟他们是如何做到在不可预测的气流中对微小的变化做出调整并不为人所熟知。 但科学家现在正在使用人工智能来学习鸟儿们。
正如本周发表在《自然》杂志上的一篇论文所描述的那样，来自美国和意大利大学的研究人员使用机器学习训练算法来控制滑翔机以利用热量上升。 这不是第一次将人工智能用于此类任务(微软去年公布了与滑翔机类似的研究成果)，但这是第一次使用真实飞行的数据来更新和改善AI在该领域的表现。
这项研究表明，未来的自动驾驶飞机可以利用热能，而不是依赖嘈杂和能源密集的引擎提供的动力来飞行。 它还表明人工智能可以帮助我们确切地弄清楚在天空中爬升的鸟类如何做得如此好。 在训练他们的算法时，科学家发现，在教导系统滑翔机平稳飞行时，一些因素，尤其是垂直风加速度和侧向扭矩，非常重要。 他们认为，同样的情况可能适用于鸟类。
为了创建他们的AI系统，研究人员使用强化学习。 这是一种像进行试验、反思错误一样工作的训练工具。 系统被赋予了许多输入数值，并且要求它以最大化某种奖励的方式进行自我改善。 它在不知道任务的情况下开始，并且随着时间的推移学习如何正确控制自己的身体来达成目标。 在这种情况下，输入包括飞行信息，如滑翔机的俯仰，偏航，地面速度和空速。 它寻求的奖励是最大化其爬升率(它获得高度的速度)。
研究人员首先在模拟器中训练他们的算法，然后在现实生活中训练。 他们在加利福尼亚州波威的天空中进行了大约240次飞行，平均持续了大约三分钟。 他们使用手动控制器将滑翔机引导到一个固定的位置，然后人工智能接管，使用热量产生的气流(可以每秒快速移动几米)爬上天空。
该研究的作者之一可以高塔姆(Gautam Reddy)通过电子邮件告诉The Verge网站：“在良好的情况下，滑翔机可以在高空停留大约45分钟。在我们的另一些试飞中，风力太大，滑翔机无法处理，我们不得不过早地将它取回。还有几次，我们的滑翔机收到了老鹰的攻击。 还有一些老鹰和滑翔机一起利用气流爬升。”
在我们可以真正使用AI控制飞行中的滑翔机进行实际工作之前，还有很多工作要做。热量只是爬升的鸟类利用的一种上升气流。 其他的是由气流溢出山脊或山峦密集的区域中的气团碰撞产生的，比如海岸和沙漠边界等地方。 换句话说：仅仅因为AI可以驾驭热量产生的气流，并不意味着它已经准备好迎接世界所提供的各种风。
然而，高塔姆和他的同事对未来充满信心。 他们说，制造AI驾驶的利用热量的自动滑翔机并不会太难。高塔姆说： “我们期待着在未来这样做，” 这种技术可以用于长期的科学调查和其他雄心勃勃的项目，如跟踪鸟类端到端的迁移。 通过学习如何像鸟一样飞翔，我们也可以了解更多关于他们的生活的方方面面。同时我们也可以从鸟儿身上学到许多知识，希望可以教我们的飞机做同样的事情。
