飞机上的 AI 可以帮助防止可怕的高度下降

快速阅读: 据《欧亚评论》最新报道，一项由国际研究团队进行的新研究显示，结合深度强化学习的AI系统能有效减少气流分离现象，提高飞行安全性。该系统通过控制翼面上的小孔吸入和排出空气，将气泡区域减少了9%，优于传统周期性激活方法的6.8%。这突显了AI在气动学和能源效率方面的潜力。

人工智能可以帮助预防高空急降的情况。在一项新的研究中，一个国际研究团队成功测试了一种用于防止湍流问题的机器学习系统。来自皇家理工学院（KTH）和巴塞罗那超级计算中心的研究人员对一种旨在增强翼面气流操控实验技术有效性的AI系统进行了测试。结果显示，这些创新与深度强化学习（DRL）结合时效果更好，程序根据先前的学习经验适应气流动力学。气流分离是一种特别危险的空气动力现象，即湍流分离气泡。气流分离听起来很严重。为了保持飞行，飞机需要翅膀下方慢速移动的空气和上方快速移动的空气。流过翅膀表面的空气需要遵循翅膀形状，即“附着”到表面。比努埃萨说，当流过翅膀表面的空气不再遵循翅膀形状而是脱离时，就会形成危险的湍流或气流停滞。通常在机翼迎角较大或因压力增加而空气减速时，这种情况会发生。当这种情况发生时，升力减少，阻力增加，可能导致失速并使飞机更难控制。研究人员报告称，他们可以将气泡区域减少9%。该团队测试了AI如何有效地控制实验设备，这些设备通过翼面上的小孔脉冲式地吸入和排出空气，称为合成射流装置。尽管这些创新仍处于实验阶段，但航空航天工程师希望它们能补充飞机依赖的物理特性，如涡流生成器，以维持上下翼面气流的正确平衡。普遍认为这些脉冲应按固定周期发生。然而，研究表明，周期性激活只能减少湍流分离气泡6.8%。“这项研究突显了AI在科研创新中的重要性，”比努埃萨说。“它带来了令人振奋的启示，为气动学、能源效率和下一代计算流体力学领域。”

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人工智能可以帮助预防高空急降的情况。在最新的一项研究中，一个国际研究团队成功测试了一种用于防止湍流问题的机器学习系统。来自皇家理工学院（KTH）和巴塞罗那超级计算中心的研究人员对一种旨在增强翼面气流操控实验技术有效性的AI系统进行了测试。结果显示，这些创新与深度强化学习（DRL）结合时效果更好，程序根据先前的学习经验适应气流动力学。气流分离是一种特别危险的空气动力现象，即湍流分离气泡。气流分离听起来很严重。为了保持飞行，飞机需要翅膀下方慢速移动的空气和上方快速移动的空气。流过翅膀表面的空气需要遵循翅膀形状，即“附着”到表面。比努埃萨说，当流过翅膀表面的空气不再遵循翅膀形状而是脱离时，就会形成危险的湍流或气流停滞。通常在机翼迎角较大或因压力增加而空气减速时，这种情况会发生。当这种情况发生时，升力减少，阻力增加，可能导致失速并使飞机更难控制。研究人员报告称，他们能够将气泡区域减少9%。该团队测试了AI如何有效地控制实验设备，这些设备通过翼面上的小孔脉冲式地吸入和排出空气，称为合成射流装置。尽管这些创新仍处于实验阶段，但航空航天工程师希望它们能补充飞机依赖的物理特性，如涡流生成器，以维持上下翼面气流的正确平衡。普遍认为这些脉冲应按固定周期发生。然而，研究表明，周期性激活只能减少湍流分离气泡6.8%。“这项研究突显了AI在科研创新中的重要性，”比努埃萨说。“它带来了令人振奋的启示，为气动学、能源效率和下一代计算流体力学领域。”

(以上内容均由Ai生成)