Գիտնականներ. Ապագայի մարդատար օդանավերը կարող են օգտագործել արհեստական ​​ինտելեկտը տուրբուլենտությունը վերացնելու համար

Գիտնականները մեթոդ են մշակել, որը թույլ է տալիս մեղմել դինամիկ կառուցվածքների և տրանսպորտային միջոցների, մասնավորապես անօդաչու թռչող սարքերի (ԱԹՍ) տուրբուլենտությունը:

Տուրբուլենտությունը օդային ճնշման փոփոխությունների անվանումն է, որն առաջացնում է օդանավերի ցնցումներ: Սա առավել նկատելի է, երբ օդանավը ցնցվում է թռիչքի ընթացքում օդի ճնշման փոփոխության ժամանակ:

Հետազոտությունը, որը հրապարակվել է NPJ Robotics ամսագրում, նկարագրում է, թե ինչպես գիտնականները կարող են զարգացնել ինքնաթիռների կառավարման տեխնոլոգիան: Սա պահանջում է արհեստական ​​ինտելեկտի (AI) համակարգի օգտագործում, որը կոչվում է FALCON, որպեսզի ավտոմատ կերպով կարգավորի թռիչքը՝ հաշվի առնելով տուրբուլենտությունը:

Ամրապնդման ուսուցումը, AI-ի ուսուցման մեթոդը, նախկինում օգտագործվել է AI-ով ընդլայնված կառավարման համակարգեր մշակելու համար, բայց միայն հատուկ միջավայրերի կամ մեքենաների համար: Մյուս կողմից, FALCON-ը վերապատրաստվել է հասկանալու հիմքում ընկած սկզբունքները, որոնք առաջացնում են տուրբուլենտություն՝ ցանկացած պայմաններին հարմարվելու համար:

FALCON-ը հիմնված է Ֆուրիեի տեխնիկայի վրա, որոնք օգտագործում են բարդ սինուսային ալիքներ տվյալների ներկայացման համար: Հետազոտողները պարզել են, որ քամին թվայնորեն ներկայացնելը որպես պարբերական ալիքներ տուրբուլենտության մոդելավորման արդյունավետ միջոց է, քանի որ քամու մակընթացությունն ու ազդեցությունը բնականաբար հետևում են ալիքի օրինաչափությանը:

Գիտնականները փորձարկել են արհեստական ​​ինտելեկտի վրա հիմնված նոր համակարգը Քալիֆորնիայի տեխնոլոգիական ինստիտուտի հողմային թունելում:

Պարզվել է, որ ինը րոպե մարզվելուց հետո, որի ընթացքում FALCON-ը անընդհատ փորձում էր հարմարվել փոփոխվող տուրբուլենտությանը և հաղորդում արդյունքները, AI-ն կարողացել է պահպանել աերոդինամիկ թևի կայունությունը քամու թունելում:

«Քամու թունելի փորձարկումները, որոնք անցկացվել են Caltech-ում, ցույց են տվել, որ FALCON-ը կարող է սովորել րոպեների ընթացքում, ինչը ցույց է տալիս, որ այն կարող է չափվել մինչև ավելի մեծ ինքնաթիռներ», - նշում են գիտնականները: «Այնուամենայնիվ, իրական մարտահրավերները մնում են, հատկապես արագ հարմարվելով տարբեր և անկանխատեսելի պայմաններին և փորձարկելով կատարողականը տարբեր UAV կոնֆիգուրացիաների և քամու պայմաններում»: