Eagle Kenneth Canning 澳门赌场圣地亚哥分校

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翱翔的秃鹰。

候鸟经常用温水,上升大气电流飞过很长的距离时,获得高度极少的能量消耗。

这是被称为热飙升,一个行为,需要复杂的决策从地球的太阳烤面的暖空气上升列的动荡环境中。但鸟类这个不断变化的环境中究竟如何定位,以优化其热暴涨是未知的,直到在澳门赌场的研究小组物理学家和生物学家,圣地亚哥带着这个问题的严格计算一下。

在本周的科学国家科学院的诉讼杂志在线版,科学家用数学模型演示了如何滑翔机飞行员可能能够通过采用鸟类使用通过热气流来浏览自己的方式学习策略更有效地飙升。

“相对鲜为人知的是,使用鸟应对这些挑战的条件,主要是因为过去计算的研究考察了不切实际的简化的情况下飙升导航策略,解释说:”马西莫vergassola,在物理学教授澳门赌场圣地亚哥分校。

解决这个问题,他和他的同事们,包括泰伦斯sejnowski,在索尔克研究所和澳门赌场圣地亚哥分校神经生物学教授,以“强化学习算法”大气环流的合并数值模拟-equations最初开发的行为和提高性能建模动物学习新任务。这些算法是在训练的滑翔机到基于滑翔机的飙升表现的反馈导航复杂动荡的环境的方式开发。

复杂的飞行模式

根据sejnowski中,“强化学习建筑”是一样的,通过谷歌的deepmind alphago程序,它击败了人类职业棋手李世石后,在2016年的头条新闻中。

它应用到性能飙升的时候,研究人员考虑了银行的角度和滑翔机的机翼的迎角以及如何热受影响的垂直速度内的温度变化。

“通过感测两次环境线索垂直风加速度和扭矩的滑翔机是能够爬上和热芯,其中,所述升降机是通常最大,从而提高了飞涨的性能,即使在强湍流波动的存在范围内的停留,” vergassola说。 “风起云涌水平上升,滑翔机可避免采用保守越来越多,规避风险的飞行策略,如沿着相同的路径继续,而不是转向失去的高度。”

Birds navigate thermals
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在两个,三个二维彩色曲线图(如上所示),科学家们示出了未经训练的滑翔机(左)是如何进行随机决定,并下降,而训练滑翔机(右)获知采用螺旋图案在强上升的区域中的特征电流,在热飞涨鸟类和滑翔机的所观察到的。 (颜色指示由滑翔机所经历的垂直风速。绿色和红色的点分别表示开始和轨迹的结束点,。)

研究人员在论文中写道,根据他们的研究,“扭矩和垂直加速度”似乎是感觉线索最有效的指导鸟类的最有效路径飞涨通过热气流,而不是温差。

鸟类如何做决定,因为他们浏览暖流

“温度具体示出,以产生较小的增益,”他们写补充说:“温度的传感器然后可以安全地在仪器仪表用于自主飞行车辆幸免。”

“我们的研究结果阐明了决策流程,鸟类可能在动荡的环境中使用成功驾驭暖流,” vergassola说。 “这些信息可以指导简单的机械仪器的设计,将让自主滑翔机长途跋涉,以最小的能源消耗。”

“高水平的模拟湍流证明业绩飙升可能导致能源效率的自主滑翔机的发展,说:” sejnowski,谁也霍华德休斯医学研究所的研究员。

研究小组的其他成员塔姆·雷迪,在澳门赌场圣地亚哥分校和论文的第一作者的物理学家,并在的里雅斯特的阿卜杜勒·萨拉姆国际理论物理中心,意大利的安东尼奥塞拉尼。该研究是由西蒙斯基金会的资助。