人工智能训练的飞行器可以在飞行中适应极端的湍流

　　在自然界中，飞行动物能感知周围环境即将发生的变化，包括突然出现的湍流，并迅速调整以保持安全。设计飞机的工程师希望赋予他们的飞行器同样的能力来预测即将到来的干扰并做出适当的反应。

　　事实上，如果飞机具备这样的自动感知和预测能力，再加上稳定飞行器的机制，就可以避免像今年5月新加坡航空公司（Singapore Airlines）客机遭遇严重乱流导致100多名乘客受伤这样的灾难。

　　现在，来自加州理工学院自主系统与技术中心（CAST）和英伟达（Nvidia）的一组研究人员向这种能力迈出了重要的一步。在《npj Robotics》杂志上发表的一篇新论文中，该团队描述了他们为无人驾驶飞行器开发的一种控制策略，称为FALCON（傅里叶自适应学习与控制）。

　　该策略使用强化学习（一种人工智能形式）来自适应地学习湍流如何随时间变化，然后利用这些知识根据无人机的实时体验来控制无人机。

　　“自发湍流对从民用航班到无人机的一切都有重大影响。“随着气候变化，导致这种湍流的极端天气事件正在增加，”航空和医学工程汉斯·w·李普曼教授，CAST布斯-克雷萨领导主席，新论文的作者莫里·加里布说。

　　极端的湍流也会出现在两种不同的切变流之间的界面上，例如，当高速风在高层建筑周围遇到停滞时。因此，城市环境中的无人机需要能够补偿这种突然变化。猎鹰为这些飞行器提供了一种了解即将到来的湍流并做出必要调整的方法。”

　　“猎鹰”并不是第一个使用强化学习的无人机控制策略。然而，以前的策略并没有试图了解真正代表湍流如何工作的潜在模型。相反，它们都是无模型的方法。这种方法的重点是最大化奖励函数，而这种方法不能用于处理不同的环境，比如不同的风况或车辆配置，因为它们只关注一个环境，所以不需要重新训练。

　　这篇新论文的作者之一、加州理工学院计算与数学科学的布伦教授阿尼玛·阿南德库马尔说：“这在物理世界中并不那么好，我们知道，在物理世界中，情况可能会急剧而迅速地变化。”“我们需要人工智能很好地了解湍流的基本模型，这样它就可以根据它认为的风向变化采取行动。”

　　“基础人工智能的进步将改变航空业的面貌，提高包括客机、无人机和舰载机在内的一系列平台的安全性、效率和性能。这些创新有望使航空旅行和运营更智能、更安全、更精简，”英伟达的合著者Kamyar Azizzadenesheli说。

　　正如FALCON的首字母缩略词所说，该策略基于傅里叶方法，这意味着它依赖于使用正弦波或周期波来表示信号——这里是风的情况。这些波浪很好地近似于标准风的运动，将所需的计算量降至最低。在这些波浪中，当极端湍流出现时，不稳定性表现为频率的明显变化。

　　“如果你能学会如何预测这些频率，那么我们的方法就能给你一些预测，”加里布说，他也是加州理工学院研究生航空航天实验室的主任。

　　“傅里叶方法在这里工作得很好，因为湍流波在频率方面更好地建模，它们的大部分能量位于低频，”联合主要作者Sahin Lale说，他现在是神经推进系统公司的高级研究工程师，他在加州理工学院完成了这项工作。“使用这种先验知识可以简化湍流动力学的学习和控制，即使信息量有限。”

　　为了测试猎鹰策略的有效性，研究人员在加州理工学院的约翰·w·卢卡斯风洞中建立了一个极具挑战性的测试装置。他们使用了一个装备齐全的翼型机翼系统作为他们的代表无人机，配备了压力传感器和控制面，可以在线调整系统的高度和偏航。然后，他们在风洞中放置了一个带有可移动附件的大圆柱体。当风流过圆柱体时，它会在到达翼型的风中产生随机的、主要的波动。

　　“在动荡的物理环境中训练强化学习算法会带来各种独特的挑战，”该论文的联合主要作者彼得·i·雷恩说，他现在是Virtu Financial的定量策略师。“我们不能依赖于完全干净的信号或简化的流模拟，一切都必须实时完成。”

　　经过大约9分钟的学习，猎鹰辅助系统能够在这种极端环境中稳定自己。

　　阿南德库马尔说：“随着每一次新的观察，这个项目会变得更好，因为它有了更多的信息。”

　　加里布说：“未来真的取决于软件的强大程度，因为它需要越来越少的培训。”“快速适应将是一项挑战，我们将努力、努力、努力。”

　　展望未来，他补充说，研究人员设想让无人机甚至客机能够相互分享感知和了解到的情况信息。这种飞机对飞机共享传感器测量和基于人工智能的学习，特别是在干扰附近时，可以帮助保持飞机安全。

　　“我相信这将会发生，”加里布说。“否则，随着极端天气事件的频率增加，情况将变得相当危险。”

　　更多信息：Sahin Lale等人，FALCON: Fourier自适应学习和控制在极端湍流下的扰动抑制，npj Robotics（2024）。DOI: 10.1038/s44182-024-00013-0由加州理工学院提供引文：人工智能训练的车辆可以适应飞行中的极端湍流（2024年，10月14日）检索自2024年10月14日https://techxplore.com/news/2024-10-ai-vehicles-adjust-extreme-turbulence.html本文档受版权保护。除为私人学习或研究目的而进行的任何公平交易外，未经书面许可，不得转载任何部分。内容仅供参考之用。