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最新研究:人工智能控制气球实验促全自动环境监测成为可能-竞博网站首页
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北京,12 月 3 日。国际知名学术期刊新闻记者孙子发当然发表了新的电子信息科学研究毕业论文,称一个人工智能技术控制器可以让对流层气球连续期待几颗星星。

, 这一科研成果代表了深度强化学习应用于现实世界的关键一步,并将提高自动环境监测成为现实的可能性。毕业论文指出,充满氦气的“超压”气球通常用于高层大气中的实验,例如气候测试。

如果它们被风稍微偏转,它们需要返回到设定点。深度强化学习可以训练人工智能技术系统软件进行管理决策。对于超压气球,这个管理决策包括采取什么行动来保持它们的 p。

部分不变。毕业论文的通讯作者,澳大利亚多伦多谷歌研究院的Marc Bellemare和他的同事们训练了一个人工智能技术控制器,它可以基于历史风数据、天气预报、当地风观测等。

�氦气损坏和充电电池疲劳等因素,决定是否移动气球。学者们使用数据增强优化算法来表达数据信息中的空缺。他们将这项名为 StationSeeker 的关键技术应用于世界各地的 Loon 气球,包括为期 39 天的对照试验。

实验表明,StationSeeker 操纵的气球可以成功完成独立导航栏。一旦它们被吹离航线,它们就可以像传统控制器操纵的气球一样迅速返回设定点。

英国牛津大学的 Scott Osprey 在他的“新闻报道”中表示。和见解”文章。

控制自然环境有详细的数据和建立和定义的主要参数。然而,现实世界的可预测性更差。

例如,环境笔划的数据不详细,因此很难采用最佳调整使气球保持在原点。因此,马可·贝勒马尔和。此事的科学研究成果代表了强化学习在现实世界中应用的巨大进步。

完成写作:叶攀。


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