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。

另一个人希望你你这人无人驾驶飞行器不需要 在只消耗很少能量的具体情况下在空中听候几个小时甚至几天,从而帮助研究人员追踪天气具体情况,监控农作物生长具体情况,甚至向无法上网的地方发送互联网信号。

现在有太久的研究人员结速英文开发能在遇到不选用具体情况时自行决策的汽车、飞机和有些机器,而由阿西哪此·卡普尔(Ashish Kapoor)领导你你这人团队便是其中之一。谷歌将会利用累似 的技术开发了不需要 在空中漂浮数月的互联网气球,还有可是 有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,还不需要 模仿人类的直觉预测土办法,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全部都是向着你你这人方向努力。

随着谷歌和太久的公司结速英文开发无人驾驶汽车,累似 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,你要在人员和财产受损风险最小的具体情况下测试哪此算法。”是我不好。

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,其本质可是 有两种识别和应对不选用具体情况的土办法。

你你这人土办法累似 于你在一另另一另一个塞满随机物品的背包里寻找零钱的过程。将会你把手倒进背包,结速英文四处乱摸,就会面临不选用性。你告诉你要抓向那里。但将会你把书本和铅笔等硬币之外的大东西拿开,零钱就会掉到中间,从而繁复任务难度。微软就使用了那我有两种算法。最终目的可是 为了限制不选用性,缩小问题报告 的范围。

卡普尔团队中的安德烈·考罗波夫(Andrey Kolobov)是一位精通你你这人模式的研究人员。他4年前加入微软研究团队时,就把哪此理念融入到该公司的Windows操作系统和必应搜索引擎中。他那以前负责应对数字世界的不选用性,现在则要将其应用到现实世界。“哪此土办法的适用范围正在扩大。”是我不好。

通过机载算法,哪此滑翔机不需要 对付近的环境加以分析,因此根据具体的不需要 改变方向。它们不需要 从环境中吸收信息,实在永远无法确切知道接下来将会处在哪此,但却不需要 猜测大约率事件。将会身处的环境不受控制,可是 有滑翔机不需要 提前规划。

不过,哪此算法还算不上完美。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——但经过半年的试错后,另一个人并没办法 做到。

你你这人过程不需要 用于改进无人驾驶汽车。你要自行适应真实世界,机器就不需要 模拟人类的直觉,从而应对以前没办法 经历过的具体情况。

谷歌旗下的DeepMind开发的系统将会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愿因,考罗波夫说:“明天的人工智能系统也将面临同样的挑战。”