本文轉(zhuǎn)載自：藍(lán)海星智庫(kù)

美國(guó)微軟研究人員研發(fā)出適用于無(wú)人滑翔機(jī)的人工智能（AI）系統(tǒng)，能夠自主搜尋并利用自然熱對(duì)流，延長(zhǎng)滑翔時(shí)間。目前已在內(nèi)華達(dá)沙漠地區(qū)完成了試驗(yàn)。

研究人員測(cè)試無(wú)人機(jī)人工智能系統(tǒng)

鳥(niǎo)類(lèi)能夠依靠本能尋找自然熱對(duì)流實(shí)現(xiàn)空中盤(pán)旋。實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)對(duì)熱對(duì)流的自動(dòng)尋找則需要一系列復(fù)雜的人工智能算法，需確定空氣溫度、風(fēng)向、禁飛區(qū)等信息，并實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)下一個(gè)熱對(duì)流區(qū)域，復(fù)雜度遠(yuǎn)高于多數(shù)單任務(wù)人工智能系統(tǒng)。研究人員利用馬爾科夫決策理論，研發(fā)出適用于陌生環(huán)境的計(jì)劃決策模型，結(jié)合貝葉斯強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，使無(wú)人機(jī)能快速了解所處環(huán)境，進(jìn)而做出正確決策。無(wú)人機(jī)人工智能系統(tǒng)分為頂層規(guī)劃與底層規(guī)劃兩部分。頂層規(guī)劃能夠分析此前的無(wú)人機(jī)探測(cè)數(shù)據(jù)，考慮所有環(huán)境因素，制定熱流尋找策略，并不斷提高預(yù)測(cè)水平；底層規(guī)劃利用無(wú)人機(jī)機(jī)載傳感器的數(shù)據(jù)，使用貝葉斯強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)探測(cè)和熱流鎖定。

這種人工智能系統(tǒng)可幫助無(wú)人滑翔機(jī)充分利用太陽(yáng)能和風(fēng)能，大幅延長(zhǎng)續(xù)航時(shí)間，用于軍事偵察、環(huán)境監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域。

《 召 集 令 》