蓋世汽車訊 一項新研究表明，由下一代計算算法控制的系統可以產生更好、更高效的機器學習產品。據外媒報道，俄亥俄州立大學研究人員發現，使用機器學習工具創建表現出混沌行為（chaotic behavior）的電子電路的數字孿生（虛擬副本），成功預測出行為方式并利用該信息得到控制。
圖片來源：期刊《Nature Communications》
許多日常設備（例如恒溫器和巡航控制系統）都使用線性控制器，該控制器使用簡單的規則將系統引導至所需值。例如，恒溫器就采用此類規則，根據當前溫度與所需溫度之間的差異來確定對空間進行加熱或冷卻的程度。
然而，由于這些算法非常簡單，它們很難控制表現出復雜行為（例如混亂）的系統。因此，自動駕駛汽車和飛機等先進設備通常依賴于基于機器學習的控制器，這些控制器使用復雜的網絡來學習高效運行所需的最佳控制算法。然而，這些算法具有顯著劣勢，其中最嚴重的是它們的實現極具挑戰性且計算成本昂貴。
該研究的主要作者、俄亥俄州立大學物理學研究生Robert Kent表示，現在，獲得高效的數字孿生可能會對科學家開發未來自動駕駛技術的方式產生廣泛影響。
來源：第一電動網
作者：蓋世汽車
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