Алгоритми штучного інтелекту навчили автономні підводні човни орієнтуватися на глибині та досягати зазначених цілей.

Вчені з Університету Фліндерс (Австралія) вирішили проблему підводних безпілотників, навігація яких ускладнюється тим, що GPS-сигнали не проникають під воду. Вони застосували алгоритми штучного інтелекту для навчання підводних човнів орієнтуванню на глибині, повідомляє Spectrum.

Дослідники використовували алгоритми глибокого навчання, щоб навчити безпілотні підводні човни точніше орієнтуватися в складних умовах. Спочатку пристрої рухалися під водою випадковим чином, потім ШІ робив вибірку даних з їхньої пам’яті і на основі проаналізованої інформації навчав плавальні апарати так само, як навчається людина.

Перед автономними підводними човнами стояло завдання — досягти певної мети. ШІ формував маршрут, виявляв і фіксував мету і, зрештою, безпілотник до неї допливав.

Вчені кажуть, що в океані підводні човни повинні будуть справлятися з сильними течіями, тому їх необхідно не тільки навчити орієнтуватися під водою, а й долати перешкоди від течій.

Дослідники зосередилися на внесенні змін до буферної системи пам’яті, яка використовується для зберігання результатів минулих дій. Дії та результати вибираються випадковим чином протягом усього процесу навчання для оновлення параметрів. Зазвичай, вибірка і оновлення даних виконуються випадковим чином, проте вчені застосували спосіб, схожий на те, як вчиться людський мозок. У підсумку ШІ, замість того, щоб робити висновки з минулого досвіду, концентрувався на недавніх діях із позитивним результатом.

Команда виявила, що при використанні цього методу безпілотники навчалися швидше, споживаючи при цьому менше енергії. Наступним кроком стане тестування автономних підводних човнів під управлінням ШІ не в басейні, а в океані.

Источник: focus.ua