アポロ 13 号の乗組員を救う正しい決断を下すのに役立った映画はどれですか? 詳細な回答

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アポロ 13 号の乗組員を救う正しい決断を下すのに役立った映画はどれですか? 詳細な回答

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知ってますか？

アポロ 13 号の乗組員を救うための正しい決断を下すのに役立った映画は?

1969 年の映画「ロスト」に基づいて、NASA は、酸素の供給が制限された状態で軌道に閉じ込められた 11 人の宇宙飛行士を救出するための緊急計画を策定します。写真が公開されたとき、アポロ12号とアポロ13号はすでに月を訪れており、数か月後にはアポロXNUMX号が飛行し、その中にはXNUMX人の乗組員も搭乗し、事故も発生しました。地上支援技師のジェリー・ウッドフィルは、ロストを数時間前に見たことがあり、その後、映画の出来事が推論の流れに直接影響し、正しい決定を下すのに役立ったことを思い出しました。たとえば、映画のように、宇宙飛行士はスペアセットからバッテリーを充電するように指示されましたが、これは文書化されていない可能性でした.

著者: ジミー・ウェールズ、ラリー・サンガー

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左側通行はどこで使用されますか？

世界62か国では、車両は通りや道路の左側を移動します。このような運動は、東南アジア、日本、インド、南アフリカ、ケニアで合法化されています。イギリスに加えて、ヨーロッパでは彼らはアイルランドの左側を運転します。スウェーデンは1967年にのみ右側通行に切り替えました。

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昆虫用エアトラップ 01.05.2024

農業は経済の重要な分野の 1 つであり、害虫駆除はこのプロセスに不可欠な部分です。インド農業研究評議会 - 中央ジャガイモ研究所 (ICAR-CPRI) シムラーの科学者チームは、この問題に対する革新的な解決策、つまり風力発電の昆虫エアトラップを考案しました。このデバイスは、リアルタイムの昆虫個体数データを提供することで、従来の害虫駆除方法の欠点に対処します。このトラップは風力エネルギーのみで駆動されるため、電力を必要としない環境に優しいソリューションです。そのユニークな設計により、有害な昆虫と有益な昆虫の両方を監視することができ、あらゆる農業地域の個体群の完全な概要を提供します。「対象となる害虫を適切なタイミングで評価することで、害虫と病気の両方を制御するために必要な措置を講じることができます」とカピル氏は言います。 ... >>

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ロボットは好奇心を持つように教えられてきた 08.06.2017

数年間、ロボット用のコンピュータープログラムの開発者は「好奇心アルゴリズム」を作成しようとしましたが、人間の好奇心を再現することは非常に困難でした。彼らによると、ほとんどの方法では、ロボットの知識の「ギャップ」を評価して、ロボットが何に関心を持つかを理解することはできません。

しかし、英国の Google DeepMind の Todd Hester と米国のテキサス大学の Peter Stone は、コンピュータプログラムがその環境について独自に学習することで「好奇心旺盛」になることを可能にするアルゴリズムを作成することに成功しました。新しいアプローチにより、ロボットは現在よりもさらに速く学習できるようになります。研究者は、「強化学習」技術に基づくアルゴリズムを TEXPLORE-VENIR と名付けました。

この手法は、次の原則に従って機能します。プログラムが問題の解決策に近づくと (たとえば、迷路を出る)、何らかの報酬を受け取ります。賞を受賞した後、将来、彼女は再び何らかの目標を達成しようとすることが想定されています。研究者は、「強化学習」手法をわずかに変更して、目標の達成に役立たなくても、新しい知識に対してプログラムに報酬が与えられるようにしました。たとえば、TEXPLORE-VENIR は、世界を探索したり、地図上で遠くの場所を探したり、料理のレシピを習得したりすると、ボーナスを獲得します。

Hester と Stone は、4 つのシナリオでアルゴリズムをテストしました。これらの最初のものは、ロックされたドアで接続された 10 つの部屋の仮想迷路でした。ボットは単なるコンピュータープログラムでしたが、そのエリアを探索し、鍵を見つけ、それを持ってドアを開けなければなりませんでした。開いているドアごとに、彼は 3000 ポイントを獲得しました。最高得点を達成するために、彼には XNUMX 歩が与えられました。

TEXPLORE-VENIR アルゴリズムを使用すると、ボットはエリアを探索し (これに 1000 の「ステップ」を費やした)、55 ポイントを獲得しました。さらに、彼が他のアルゴリズムを使用した場合、彼は 0 から 35 ポイントを受け取りました。プログラムがエリアを探索し、同時にドアのロックを解除する必要がある場合、TEXPLORE-VENIR で 70 ポイントを獲得し、それ以外の場合は 5 未満でした。

200 番目の実験では、研究者は人型ロボット Nao を接続しました。 TEXPLORE-VENIR アルゴリズムの助けを借りて、彼は 400 つのタスクを完了する必要がありました。それは、ミュージカルシンバルを叩く、ピンクのリボンを見つけて目に近づける、足にあるボタンを押すということです。ナオはタスクごとに 13 の「ステップ」を受け取り、さらに 7 の「ステップ」が「トレーニング」(学習科目) のために与えられました。 1回の試行の後、彼はボタンを5回押し、シンバルをXNUMX回にXNUMX回叩き、最終的にピンクのリボンをより速く見つけました.

TEXPLORE-VENIR アルゴリズムは良好な結果を示しましたが、過度の好奇心はロボットの生産性を低下させる可能性があると第三者の研究者は述べています。学習報酬を受け取るというロボットの内因性動機が、タスクを完了するという外因性動機を超えることがあります。したがって、XNUMX 種類のモチベーションのバランスを見つけることが重要です。

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