據(jù)報(bào)道，近日格拉斯哥大學(xué)的3位工程師向康奈爾大學(xué)arXiv開(kāi)放訪問(wèn)服務(wù)器提交了一份關(guān)于人工智能控制無(wú)人駕駛飛行器表現(xiàn)的報(bào)告。報(bào)告指出，傳統(tǒng)的搜尋和救援方式例如徒步或利用直升機(jī)是非常耗時(shí)的，并且只能在野外勘察有限的區(qū)域。但無(wú)人機(jī)可以提供更為迅速、功能更為多樣的搜尋方式。的確如此，以6月份阿壩州洛日依甲事故舉例，救援隊(duì)在夜晚徒步入山，并且要忍受高反、下雨和低溫等惡劣環(huán)境，情況惡化時(shí)不得不停止搜救，在第二天才重新入山救援，救援條件有限、成本高、耗時(shí)長(zhǎng)。

格拉斯哥的工程師利用“深度鞏固”，讓機(jī)器學(xué)習(xí)如何基于路徑和錯(cuò)誤作出抉擇，通過(guò)輸入失蹤徒步者的數(shù)據(jù)，例如選擇的線路、年齡、徒步原因等，在找到失蹤目標(biāo)方面獲得最大程度的可能性。通過(guò)數(shù)百萬(wàn)次的數(shù)據(jù)輸入，人工智能能夠預(yù)測(cè)導(dǎo)致徒步者失蹤的最為可能的道路。

在已有的選擇中，工程師認(rèn)為無(wú)人機(jī)會(huì)去往特定的地點(diǎn)開(kāi)展搜尋，有可能更為快速地鎖定失蹤者。

當(dāng)然，目前arXiv的材料尚未得到同行審查，但如果在山地救援時(shí)可以利用這樣的技術(shù)，可能會(huì)大大減少救援的人力物力成本，更快找到需要幫助的徒步者，提高他們的存活率。