第182章 天才的面前没有挫折(1 / 2)
第182章 天才的面前没有挫折
海面上的事情很快传到了陈念的耳朵了,不过他对这样的骚操作,却是见怪不怪了。
本来就是要退役的军舰,拿去给渔政、海警用,不是各国的基本操作吗? 国际惯例罢了嘛,不值得骄傲!
更何况,这次“改造”用的051本来就老的不行,按照他的记忆,06年就要退役了,退役之前发挥下余热,临时救救场,不算什么. 不过,对他来说,在这件事情之后,造岛事宜提上日程,障碍基本扫除,剩下的工作就是在最短的时间之内造出属于我们自己的天鲸号。
陈念没有到现场去指挥,因为相比起之前的所有项目,其实天鲸号的总体技术难度并没有想象中的那么高。
它的难,主要体现在工程难度上。
也就是说,难在怎么把一个巨型项目有条理地拆解、分配,怎么调动各个部门的生产力,怎么进行流程化、标准化的生产。
这些方面,其实陈念是帮不上太多忙的。
他所能做的,只是在项目组遇到技术关卡的时候,动用自己的力量,帮助他们快速突破罢了。
所以,在不在现场,差别都不大。
于是,这段时间里,陈念都留在西工大,继续他的学习。
先进工程材料的全部课程已经学完,不过跟那些玄幻小说里写的不一样,学完了一本完整的“秘籍”,他并没有立刻就获得强大的“功法”。
因为这玩意儿的积累是步步为营的,不存在什么一步登天的机缘。
不过回头看起来,这一整段学习给他提供的源点数量也达到了15点以上,总体来说,还是极为划算的。
下一步,陈念打算继续去学材料表面/界面科学,进一步完整和充实自己的材料学知识体系。
课程已经预约好,导师仍然是莫忠敏,以他的水平,教现在的陈念还算是得心应手 除了上课之外,陈念目前做的最多的事情,就是跟王建成一起讨论无人机系统的问题了。
这本来是王建成的项目,但在看到项目的潜力之后,陈念也忍不住参与了进去。
倒不是想要摘王建成的果子,只是出于一种.科研人员的好奇心和征服欲。
他想知道,自己到底有没有能力在不需要系统帮助的情况下搞出有突破性的成果。
这种想法就跟身居高位的职场精英,还要不断地去裸身求职一样。
都是为了检验自己的真实实力,避免温水煮青蛙,最后死在锅里。
截至目前,进展也让他惊喜。
虽然说在这方面,王建成的确是个不折不扣的天才,但自己的指导和协助也发挥了不可替代的作用。
在充分理解了卷积神经网络算法的原理之后,两人仅仅花费了不到三周的时间,就已经做出了第一版的弱人工智能训练模型,准备开始初步的测试了。
而作为重要项目伙伴,陈念自然也是不会缺席这次意义重大的测试的。
结束了一天的小课之后,陈念跟王建成约在了学校的计算机综教中心的实验室里,那里有能够支撑卷积神经网络模型所需算力的小型机,正好可以用于这次训练实验。
—— 当然,能批下来,其实也是陈念通过陈果暗中安排的结果。
不然的话,陈念自己虽然可以随便进出,但以王建成一个普通学生的身份,无论多么牛逼,这玩意儿也不可能对他开放. 陈念有时候也不由得有些感慨。
科研如修仙,财侣法地缺一不可啊。
他一路向实验室的方向走去,进门之后,王建成已经早早地等在了那里,一见他走进来,便立刻站起身热情地招呼道:
“学长!在这边!”
陈念过去一看,在场的不仅有王建成,还有之前自己曾经求助过的、西工大专门教飞控的教授楚建树。
当时王建成打算启动项目,但各方面的资源、信息准备都不够充足,于是陈念就通过陈果的关系联系了楚建树,让他来做一个接口人。
也是通过他的关系,这个配了小型机的实验室才会开放。
对方并不是星火小组的成员,也不知道陈念的身份,在他眼里,陈念和王建成一样,都是一个“普通”的,比较天才的学生而已。
他赶紧上去打了个招呼。
“楚教授,您也在啊?”
楚建树笑着点了点头,回答道:
“你们这个项目挺有意思的,我之前也跟着看了,现在出成果了,肯定要来看看。不影响你们吧?”
“不影响不影响,您愿意来指导,我们高兴还来不及呢。”
陈念笑着回答道。
而另一边,王建成已经设置好了模型的基本参数,也连接上了模拟飞行程序。
在之后的训练里,模型将会根据飞行程序输入的随机指令自动开始学习,用高频率的试错逐渐去寻找收益最大的策略。
“所以你们的判据是最后怎么设置的?还是之前说的那样,以跟随距离为标准吗?”
楚建树开口问道。
“不是,已经改了。这个判据太死板了,如果只使用距离作为判据,虽然成功率高,但同时,一旦失败,造成的后果也很严重。”
“我们没办法把预估损失也作为判据加进去,那样的话,整个模型会变得太过庞大。”
“即使我们现在的小型机跑得动,以后真上了无人机也跑不动。”
“所以,最后的策略是,使用归队成功率作为主权重判据,距离只作为辅助。”
听到陈念的回答,楚建树眼前一亮。
这的确是一个很聪明的策略。
作为编队中的重要部分,毫无疑问,无人机是要跟有人机组成飞行编队的,但由于性能上的差异,编队的队形不可能永远保持稳定。
—— 别说有人、无人混编了,哪怕纯粹的有人机编队,也不可能在战斗中始终保持队形。
但另一方面,如果想要形成战斗力,编队、分组又是必须的。
这就要求飞行员在完成战术动作之后迅速归位。
以此为标准,去约束无人机的行动,并作为机器学习训练的判据,一方面给了模型更大的自由度,一方面也能满足实际使用的需求,可以说是折中情况下最好的选择了。
这两小子不愧是天才啊,一法通万法通,为了这个模型,他们所掌握的绝对不仅仅是单一的人工智能知识而已。
面向对象的开发,才是真正有用的开发啊。
不过,一个普通的学生,怎么会有这样的见识呢?
—— 他还不知道,此时的陈念,对于空军战术的了解,其实都是已经有过实践经验的了 “很聪明,这应该是我们最好的解决方案了。咱们现在就开始吗?”
“现在开始!”
王建成点了点头,手指轻敲回车键。
伴随着小型机的风扇转动,程序立刻开始了运转。
一条条数据不断输入到模型中,由于没有可视化界面,所有的学习过程都是以数据的形式呈现。
楚建树看的都不太明白,倒是王建成,一边紧紧盯着疯狂闪烁的一行行代码,一边不断地开口解释: “已经完成一千次训练了,效果很差,成功率0%不过也正常,我估计至少要训练百万次以上,才能达到初步的效果。”
“五千次,这算成功了一次,有一架无人机归队了,但这是运气,策略还没办法形成”
时间一分一秒地过去,随着程序的不断运转,王建成的脸色变得越来越凝重。
原因无他,成功率太低了! 这个模型的训练效果远远要弱于他的预期,如果按照这样的效率,恐怕亿级的训练都不够用。
那还玩个屁啊?
机器学习中有一条铁律: 当AI的训练强度大于人工训练强度时,那模型就是无效的。
很显然,他手里的这个模型,就是这样的情况。
“不太行啊.这个算法好像达不到可用的标准。”
“训练效率太过低下了,策略生成的速度也慢。”
“这么搞下去,我们还不如人工遍历定制策略来的划算了.”
听到他的话,陈念也皱起了眉头。
他开口问道: “能看出原因吗?”
“看不出来.我感觉咱们的算法应该是没什么大问题的,但是,冷启动耗费的资源太多了。”
“机器学习的本质也是遍历,但它没办法做任何感性经验的参考。”
“也就是说,人工先验和机器先验拉不齐”
看着王建成略微有些失望的眼神,陈念继续问道: “上次聊的混淆矩阵呢?能解决吗?”
↑返回顶部↑