Las palabras "vuela como un águila" son parte de una canción famosa, pero también pueden ser palabras que hacen que algunos científicos se rasquen la cabeza. Especialmente cuando se trata de pájaros en vuelo como águilas, halcones y halcones, que parecen ascender aGrandes alturas sobre colinas, cañones y cimas de montañas con facilidad. Los científicos se dan cuenta de que las corrientes ascendentes de aire caliente ayudan a las aves en su vuelo, pero no saben cómo las aves encuentran y navegan estas plumas térmicas.
Para averiguarlo, los investigadores de la Universidad de California en San Diego utilizaron el aprendizaje por refuerzo para entrenar planeadores para navegar de forma autónoma por las temperaturas atmosféricas, elevándose a alturas de 700 metros - casi 2,300 pies. Los resultados de la nueva investigación, publicados el 19 de septiembrecuestión de Naturaleza resalte el papel de las aceleraciones de viento verticales y los pares de torsión como señales biológicas viables para las aves en vuelo. Los hallazgos también proporcionan una estrategia de navegación que se aplica directamente al desarrollo de vehículos autónomos o vehículos aéreos no tripulados UAV.
"Este documento es un paso importante hacia la inteligencia artificial: cómo elevarse de forma autónoma en térmicas que cambian constantemente como un pájaro. Me sorprendió que se necesitara relativamente poco aprendizaje para lograr el rendimiento experto", dijo Terry Sejnowski, miembro de la investigaciónequipo del Instituto Salk de Estudios Biológicos y la División de Ciencias Biológicas de UC San Diego.
El aprendizaje de refuerzo es un área de aprendizaje automático, inspirada en la psicología del comportamiento, por la cual un agente aprende a comportarse en un entorno basado en las acciones realizadas y los resultados. Según el profesor del Departamento de Física de UC San Diego, Massimo Vergassola y el candidato a doctorado Gautam Reddy, ofrece un marco apropiado para identificar una estrategia de navegación efectiva como una secuencia de decisiones tomadas en respuesta a las señales ambientales.
"Establecemos la validez de nuestra política de vuelo aprendida a través de experimentos de campo, simulaciones numéricas y estimaciones del ruido en mediciones que están inevitablemente presentes debido a la turbulencia atmosférica", explicó Vergassola. "Esta es una instancia novedosa de aprender una tarea de navegación enel campo, donde el aprendizaje es severamente desafiado por una multitud de efectos físicos y la imprevisibilidad del medio ambiente natural ".
En el estudio, realizado en colaboración con la División de Ciencias Biológicas de UC San Diego, el Instituto Salk y el Centro Internacional Abdus Salam de Física Teórica en Trieste, Italia, el equipo equipó planeadores de envergadura de dos metros con un controlador de vuelo. El dispositivopermitió la implementación a bordo de políticas de vuelo autónomas a través del control preciso sobre el ángulo y la inclinación del banco. Una estrategia de navegación se determinó únicamente a partir de las experiencias agrupadas de los planeadores recopiladas durante varios días en el campo utilizando estrategias de comportamiento exploratorio. Las estrategias se basaban en nuevos a bordométodos, desarrollados en el curso de la investigación, para estimar con precisión las aceleraciones del viento vertical local de los planeadores y los pares de giro, que sirvieron como señales de navegación.
La metodología de los científicos consistió en estimar la aceleración vertical del viento, los gradientes verticales de velocidad del viento en las alas de los planeadores, diseñar el módulo de aprendizaje, aprender la estrategia de termomalarización en el campo, probar el desempeño de la política aprendida en el campo, probar elrendimiento para diferentes envergaduras en simulaciones y estimación del ruido en la detección de gradiente debido a la turbulencia atmosférica.
"Nuestros resultados destacan el papel de las aceleraciones de viento verticales y los pares de torsión como señales mecanosensoriales biológicas viables para las aves en vuelo, y proporcionan una estrategia de navegación que es directamente aplicable al desarrollo de vehículos autónomos que se elevan", dijo Vergassola.
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Materiales proporcionado por Universidad de California - San Diego . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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