微软开发无人驾驶滑翔机:可模拟人类直觉自行决策

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北京时间8月16日下午消息,微软上周在内华达州霍桑付近的沙漠山谷里测试了两架无人驾驶滑翔机。借助机载传感器提供的数据,这套系统便可预测气流价值形式,并对路径进行规划,从而借助上升气流在空中滑翔。

亲戚亲戚大伙希望同类无人驾驶飞行器不能在只消耗很少能量的情况下在空中停留哪哪几个小时甚至几天,从而帮助研究人员追踪天气情况,监控农作物生长情况,甚至向无法上网的地方发送互联网信号。

现在有太大的研究人员之前 刚开始英语 英语 英语 开发能在遇到不选泽情况时自行决策的汽车、飞机和或多或少机器,而由阿西那些·卡普尔(Ashish Kapoor)领导同类团队便是其中之一。谷歌之前 利用同类的技术开发了不能在空中漂浮数月的互联网气球,还有什么都公司也在开发无人驾驶汽车。

得益于神经网络的快速发展,汽车飞机和各种各样的机器人现在都能以比肩人类的准确率识别付近的物体。但要真正实现自主决策,还需用模仿人类的直觉预测依据,并对行为展开相应的调整。微软、谷歌和加州大学伯克利分校的项目都在向着同类方向努力。

随着谷歌和太大的公司之前 刚开始英语 英语 英语 开发无人驾驶汽车,同类项目的重要性也逐渐提升。斯坦福大学航空和航天学教授迈克尔·克勤德非(Mykel Kochenderfe)表示,微软的项目实现了一大进步,使得无人驾驶交通工具有望应对驾驶员、自行车骑行者和行人在公共道路上的各种出人意料的行为。

“借助滑翔机,你还可以 在人员和财产受损风险最小的情况下测试那些算法。”你说。

卡普尔和他的团队使用了诞生于几十年前的马尔科夫决策流程,其本质而是一种识别和应对不选泽情况的依据。

同类依据同类于你在一一一两个多塞满随机物品的背包里寻找零钱的过程。之前 你把手放在背包,之前 刚开始英语 英语 英语 四处乱摸,就会面临不选泽性。你告诉我应该 抓向那里。但之前 你把书本和铅笔等硬币之外的大东西拿开,零钱就会掉到上边,从而复杂化任务难度。微软就使用了之前 一种算法。最终目的而是为了限制不选泽性,缩小问題的范围。

卡普尔团队中的安德烈·考罗波夫(Andrey Kolobov)是一位精通同类模式的研究人员。他4年前加入微软研究团队时,就把那些理念融入到该公司的Windows操作系统和必应搜索引擎中。他那之前 负责应对数字世界的不选泽性,现在则要将其应用到现实世界。“那些依据的适用范围正在扩大。”你说。

通过机载算法,那些滑翔机还可以 对付近的环境加以分析,或多或少根据具体的需用改变方向。它们还可以 从环境中吸收信息,真是 永远无法确切知道接下来之前 位于那些,但却不能猜测最少 率事件。之前 身处的环境不受控制,什么都滑翔机需用提前规划。

不过,那些算法还算不上完美。该团队最初希望创造滑翔机的无人驾驶飞行记录——超过5小时——但经过半个月的试错后,亲戚亲戚大伙并这样 做到。

同类过程还可以 用于改进无人驾驶汽车。我应该 自行适应真实世界,机器就需用模拟人类的直觉,从而应对之前 这样 经历过的情况。

谷歌旗下的DeepMind开发的系统之前 击败了全球顶尖围棋选手,而现在,人工智能研究人员又准备向着现实世界中更大的目标前进。这也正是微软开发自动滑翔机的重要原因分析,考罗波夫说:“明天的人工智能系统也将面临同样的挑战。”