科学家们首次成功制造出由人工智能控制的自动驾驶林业机器。在于默奥大学的一项研究中，开发了一种人工智能系统，该系统可以在没有人工干预的情况下操作一台重达16吨的机器。

这项研究是与Skogforsk和AlgoryxSimulation合作进行的。该研究成果发表在《机器人与自主系统》杂志上。

机器人的人工智能控制需要大量的训练数据，对于重型机器来说，这既昂贵又有风险。在模拟环境中进行预训练可以解决这个问题，但总会与现实存在一些差异。

于默奥大学的一项研究表明，大型复杂系统也可以克服这一障碍。在乌普萨拉郊外Jälla的Skogforsk测试场，首次试验已取得成功。

在测试中，人工智能的任务是控制重型林业机械、越过各种障碍物并按照计划路线行走。人工智能已在于默奥大学的超级计算机上预先进行了数百万次训练。

AlgoryxSimulation的研究员ViktorWiberg表示：“结果表明，在模拟环境中对物理林业机器进行训练后，可以将人工智能控制转移到物理林业机器上。”这项工作的基础是他在于默奥大学的博士论文。这是第一次有人成功使用人工智能展示对像林业机器这样复杂的机器的自主控制。

人工智能需要在虚拟环境中进行训练

人工智能方法“深度强化学习”在控制复杂系统方面表现出了超人的能力。然而，成功仅限于数字系统或小型轻型机器人。林业、采矿、建筑等重型设备具有复杂的机械结构，通常与液压系统相结合。这使得它们难以控制。

于默奥大学物理学副教授马丁·塞文(MartinServin)表示：“此外，通过实验生成训练人工智能模型所需的大量训练数据(这些训练数据可以处理所有可能的情况)成本高昂且危险。”

出于这些原因，许多研究和开发都是在虚拟训练环境中进行的，与长期以来用于训练人机操作员的模拟器没有什么不同。虚拟环境基于物理模拟，可以忠实计算机器动力学以及与地形和树木的相互作用。

研究表明“现实差距”是可以弥合的

在数字模拟中，人工智能模型可以在短时间内探索大量情况、行动和结果之间的因果关系。

“在虚拟环境中，训练不会有受伤的风险，也不需要消耗燃料，”塞尔文说。