中国科学家提出深度学习Neural-Fly，使用飞行汽车城市空中交通

资料分析成果刊出，课题组此后毁损了两架空对空和 27 个桨叶。这再一次详述，如果想在空对空等对安全性拒绝极高的子系统里运用于基于深修习的新方法，必需慎之又慎。

▲上图 | 毁损的桨叶上图片（举例来说：Caltech）

另一个较为众所周知的事引发在该一个团队接纳一家外媒美联社时。美联社当天，他们送给一把印有 Caltech logo 的标语，结果发现检测的气压只能如此一来吹坏标语，而空对空可以稳定保持右边和姿态，最小值仅在一厘米差不多。

▲动上图 | 伞被吹坏（举例来说：Reuters）

技术内核：在变解构的风力里比较稳定和熟练着陆

就具体技术内核来说，该一个团队热衷于的克服办法是，EVA如何在一个确实且特性的环境污染里，可以较快、确实地的网站自直接影响修习。比如，其愿意一个足式EVA只能直接影响繁杂的熔岩环境污染，从而在各有不同地上上都能健步如飞；以及愿意一个空对空只能的网站直接影响繁杂的二氧化碳声学，从而在变解构的风力里比较稳定和熟练着陆。

这个克服办法的挑战性来自于三个方面：

（1）繁杂的特性环境污染决定了EVA的声学方程，是相对非线性并且时变的，这就拒绝EVA的操纵方法只能完成较快的网站自直接影响。

（2）对于空对空等EVA子系统，确实性相当重要，该一个团队必需保障操纵方法在概念上是鲁棒的、稳定的、安全的。

（3）EVA可的网站抽调的量度天然资源是实际的，比如此次建设项目仅仅使用了新品派 RaspberryPi，因此课题组必需所设计高效且可行的操纵方法。

鉴于深神经网络对于繁杂数学方法的强悍修习能力，基于深修习的操纵方法在很多克服办法上都赢得了重大突破。然而，纯粹基于深修习的新方法却是满足上述拒绝。

一方面来讲，即便迁移修习、元修习、具体联修习等新方法，能对学到的数学方法完成一定相对上的微调和自直接影响。但上可能会来讲，数据资料分析其他部门不可能只利用机载天然资源对一个多层神经网络数学方法完成高频微调。

比如，在此次建设项目里，课题组必需比 50Hz 更为快的数学方法更为新频率，来应对较快变解构的二氧化碳声学，这个频率远远超过神经网络的的网站更为新运动速度总和。另一方面，由于数学方法的陈为廷属性，基于深修习的操纵方法上可能会却是必需保障正向子系统的安全性、鲁棒性和耐久性。

在操纵概念里，自直接影响操纵追捧的克服办法，在于如何所设计操纵容器来直接影响确实的声学数学方法。其里，关键因素亦然性的前提，被称为数学方法参考自直接影响操纵（model reference adaptive control，MRAC）。

各有不同于基于深修习的新方法，MRAC 首先对动力子系统完成构建，数学方法里有一些冗余是确实的比如空对空的负载重量。然后，MRAC 可能会基于这些确实冗余，所设计一个操纵基本概念和一个自直接影响基本概念来更为新确实冗余，从而实现正向子系统的收敛性和普诺夫耐久性。

但是，传统习俗自直接影响操纵不能克服冗余解构连续性克服办法，意味著它必需想到声学数学方法连续性的“形态”或者“形式”。另外，传统习俗自直接影响操纵却是必需从离线数据资料里修习渐进来优解构的网站自直接影响更进一步。

而 Neural-Fly 融合了 MRAC 的和哲学和现代深修习的新大体上概念。具体来讲，该一个团队明确指出了一种新的自直接影响操纵前提：元自直接影响操纵。

其核心思想如下。首先，该一个团队查阅多个各有不同风况下的着陆数据资料。再次，他们合作开发了一种元修习方法（domain adversarially invariant meta-learning，DAIML）去优解构一组能亦然所有风况的基参数，这组基参数由一个深神经网络具体联。

再后，其又合作开发了与之冗余的非线性自直接影响操纵方法，来完成的网站也就是说更为新。换言之，处于离线阶段的 Neural-Fly，修习了能说明各有不同风况下二氧化碳声学的一组基参数，然后在的网站阶段通过 MRAC 的前提重新组合这组基参数。

或多或少的有两点：其一，该一个团队并未修习全部的声学数学方法，而是热衷于于加到相对简单的刚体声学再次的残差二氧化碳声学。这种基于数学方法的残差修习的主要优点是，它极大提高了数据资料承载力，并能提供自直接影响操纵容器的大体上形态。其二，受益于 MRAC 的前提，该一个团队的新方法有严格的普诺夫耐久性和鲁棒性保障。

（举例来说：Science Robotics）

这样的数据资料分析也受益了审稿人的好评，他们一致认为该一个团队的指导工作明确指出了一套引人注目的、基于深修习的自直接影响操纵前提。

其主要占有优势有：一方面数据资料效率和量度效率很高，需 12 分钟数据资料，且可以在机载微型量度机上运行；另一方面还有安全确实的概念保障；仍要，该数据资料分析的操纵特性远好于一众基线新方法。

引人入胜的是，在科学实验所设计层面，审稿人援引该一个团队的指导工作是第一次可重复地在变解构的风况下量解构空对空的着陆展现出。

参考关键字：

1、O’Connell, M., Shi, G., Shi, X., Azizzadenesheli, K., Anandkumar, A., Yue, Y., Company Chung, S. J. (2022). Neural-Fly enables rapid learning for agile flight in strong winds. Science Robotics, 7(66), eabm6597.

开放源码数据资料及数学方法基础训练代码：

2、Shi, G., Shi, X., O’Connell, M., Yu, R., Azizzadenesheli, K., Anandkumar, A., Yue, Y., Company Chung, S. J. (2019). Neural lander: Stable drone landing control using learned dynamics. In 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE.

【延展】

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