Cum cresc păsările? Cercetătorii dezvoltă un Glider autonom AI pentru a afla

Păsările au inspirat mult timp oamenii să-și creeze propriile căi de a zbura. Știm că speciile de păsări în creștere, care migrează pe distanțe lungi, utilizează curenții termici pentru a rămâne în aer, fără a-și mai folosi energia pentru a le arunca aripile. Și piloții de zbor folosesc în mod similar curenții termici și alte zone de aer în creștere pentru a rămâne în aer mai mult timp.

Cu toate acestea, în timp ce ne-am străduit să alunecăm prin aceste instrumente, folosind mecanisme diferite, mecanismele exacte care permit păsărilor să crească sunt încă necunoscute. Dar o echipă de cercetători din California și Italia au făcut pași importanți pentru a răspunde la această întrebare folosind inteligența artificială (A.I.). Și ar putea conduce la noi evoluții în sistemele de navigație pentru aeronave, cu implicații deosebite pentru a crea dronuri care să rămână în aer pe perioade foarte lungi de timp.

Scopul studiului, publicat în Natură, a trebuit să pregătească un planor cu două dimensiuni de aripă autonomă pentru a zbura în termale, la fel ca o pasăre adevărată. Planorul a fost programat cu un fel de A.I. cunoscută ca învățarea în mașină, care i-a permis să descopere cum să folosească curenții de aer pentru a rămâne în aer mai mult timp.

Vezi deasemenea: Dronii sunt programați să se înmulțească exact ca păsările în noul studiu de descoperire

Învățarea în mașină este o abordare alternativă de programare a unui computer pentru a face o sarcină complexă. În loc să hrăniți un calculator (sau un glider autonom în acest caz) un set de instrucțiuni care să-i spună cum să faceți ceva, spuneți computerului cum doriți să răspundeți și să-l răsplătiți atunci când face ceea ce trebuie.

De-a lungul timpului, acesta va învăța ce lucruri sunt recompensate și va avea tendința de a face aceste comportamente în schimb. Această tehnică este modul în care programele de calculator, cum ar fi Google AlphaGo, pot învăța să joace jocul Go și apoi să bată jucători profesioniști, ceea ce pur și simplu nu este posibil cu tehnicile convenționale de programare.

Acest tip de învățare în mașină se numește învățare de întărire și se bazează pe o cantitate mare de date de intrare care sunt trimise la calculator pentru a afla ce acțiuni îi vor oferi recompense. Pentru cercetătorii care planificau planorul autonom, datele de intrare au constat în instrumente specializate capabile să citească schimbarea intensității vântului în sus (vertical). Instrumentele au fost capabile să determine aceste modificări de-a lungul lungimii gliderului (longitudinal) și de la un vârf al aripii la celălalt (lateral). Senzorii au putut efectua aceste măsurători de zece ori pe secundă.

Aceste date au fost apoi folosite pentru a face ajustări ale zborului la ceea ce este cunoscut sub numele de unghiul de deschidere al planorului. Un avion bine echilibrat, cu nivelul aripilor sale, are un unghi zero și va zbura în linie dreaptă. Înclinarea aripilor și creșterea unghiului băncii vor face ca planul să se întoarcă. În cadrul studiului, planorul a fost recompensat dacă schimbarea vitezei vântului ascendent de-a lungul căii sale de zbor a crescut. Cu alte cuvinte, dacă planorul ar zbura într-o cursă.

Updraft-urile sunt cheia pentru creșterea timpului în care un glider poate rămâne în aer. Spre deosebire de un avion alimentat cu energie electrică, un planor care nu este capabil să găsească niciun fel de avion va cădea treptat spre sol. Indiferent dacă planorul cade sau nu, depinde direct de cât de mult aer se mișcă în sus în jurul acestuia. Într-o explozie, creșterea mișcării verticale a aerului poate fi suficientă pentru a opri căderea unui planor și, dacă vântul vertical este suficient de puternic, permiteți-i să urce.

Pe parcursul unui număr de zboruri (aproximativ 16 ore de zbor în total), planorul de studiu a învățat să zboare prin antrenarea însăși sub o anumită combinație de intrări (unghi de bătaie, schimbare longitudinală și laterală, viteza verticală a vântului) următoarea modificare în unghiul băncii ar trebui să fie. Rezultatul a fost că, până la sfârșitul zborului, avionul sa învățat cum să zboare în avioane, permițându-i să rămână în aer mai mult timp.

Ca un bonus, cercetătorii au folosit un model numeric pentru a arăta că această abordare ar aduce beneficii mai mari planoarelor, deoarece aripile lor mai lungi vor oferi o măsurare mai precisă a variației vitezei vântului în sus de la un vârf de aripă la altul.

A face aeronave mai inteligente

Rezultatele ridică întrebarea cu privire la posibilele planoare autonome futuriste pe care le putem vedea în jurul lor și la ce vor fi folosite. Inginerii de la MIT s-au inspirat recent din aerodinamica albatrosului de echitatie pentru a proiecta un planor autonom.

Airbus a dezvoltat un planor solar, care poate rămâne în aer pe perioade foarte lungi de timp, ca o alternativă la sateliții de supraveghere sau de comunicații, de exemplu, care ar putea transmite semnale de pe Internet în locații îndepărtate de pe teren. Compania Microsoft lucrează la avioane autonome cu sisteme de navigație inteligente de ultimă oră.

Dar, probabil, tehnicile dezvoltate în acest studiu ar putea duce într-o zi la o nouă generație de sisteme inteligente de navigație și autopilot pentru aeronavele convenționale. Acestea ar putea folosi datele culese peste mii de ore de zbor pentru a lua decizii cu privire la modul cel mai eficient de a ajunge în jur. Acest lucru s-ar baza pe senzori exacți și pe o dezvoltare ulterioară care ar permite unui avion să identifice și apoi să treacă de la o temperatură termică la alta. În prezent, metoda permite doar alunecarea în interiorul unui singur termic.

Metodele și tehnicile de programare dezvoltate de cercetători ne vor aduce fără îndoială un pas mai aproape de obiectivul unui vehicul autonom de zbor cu ore de zbor de zile, săptămâni sau luni care îndeplinesc aceste sarcini. Dar utilizarea învățării de întărire arată încă o dată cât de flexibili sunt acești algoritmi în adaptarea la o gamă largă de sarcini complexe, de la controlul unui glider la bătutul unui om la Go.

Acest articol a fost publicat inițial în The Conversation de Nicholas Martin. Citiți articolul original aici.