微软新 AI 算法让滑翔机主动捕捉热气流 而不再“等风来”

雷锋网最新消息，微软 Redmond 研究院正在开发一款无动力 AI 滑翔机。日前，研究小组在内华达州的沙漠里对该滑翔机进行了实地测试（如上图）。

它借助 AI 算法，让滑翔机对机载传感器收集到的数据进行学习，对情况进行预测，然后找到上升热气流并借此继续飞行。

该滑翔机依靠一块电池，为计算、转向、无线电设备供电。它有一个电动马达，但仅仅是为了让研究人员在紧急情况下接管控制。正常情况下，它被设计自主飞行，不停寻找、利用热气流，既不需要人的干预，也不需要电动马达提供动力。

项目测试人员，Ashish Kapoor 是右数第二个

每当滑翔机找到一股上升气流，就能“像老鹰那样”急速腾空。因此，微软研究人员把该 AI 滑翔机称为“infinite soaring machine”，即“无限飞升机器”。该系统无需引擎动力，而是借助 AI 算法自动寻找自然界产生的热气流。这是从鸟类飞翔的原理中得到的启发。

参与该项目的微软研究员Ashish Kapoor 说：“鸟类能够无缝地做到这一点（利用热气流），它们做的，其实就是收获大自然的力量，靠的也只是一粒花生大小的脑子”

但对于机器而言，需要的是能对空气温度、风向等各项因素进行处理的 AI 算法，还要对如何找到下一股热气流做出实时预测。微软表示，这比当今针对单项任务的大多数 AI 系统要复杂得多，比如图片中的人脸检测以及语音识别。

分成两部分的 AI 系统

就雷锋网的了解，在学术领域，这种能力被称为“不确定环境下的序列决策”。

“这里的问题其实是：你怎么提前好几步对未来的行动做出计划？计算上来讲，这是一个非常困难的问题。”Ashish Kapoor 解释道。

滑翔机的 AI 系统被分为两部分：高级和低级计划器。

高级计划器把所有环境因素都纳入考虑，生成一份策略指导滑翔器到哪里寻找热气流。当然，随着滑翔器试飞次数增加，收集的数据越来越多，做出的预测也越精准。

低级计划器则根据实时数据，使用贝叶斯强化学习算法检测并捕捉热气流。可以把这看作是在实践中学习。

前景

Ashish Kapoor 表示，在全世界，先做预测然后在现实中据此做出行动的AI 系统凤毛麟角，该“无限飞升机器”是其中一个。

尽管仍在研发阶段，雷锋网(公众号：雷锋网)了解到微软研究人员对该项目的前景非常乐观。Ashish Kapoor 认为，“无限飞升机器”有很多具备高度实用价值的应用场景。比如农业监控、为偏远地区提供换联网连接等。

“某一天，它们或许会成为我们的移动信号发射站，大家不再需要地面上的发射塔。”Ashish Kapoor 还表示，未来让滑翔机依靠不断收获风能和太阳能，一直飞着不落是有可能的。

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