数字孪生模型可增强未来自主系统的功能
一项新的研究表明，受下一代计算算法控制的系统能够创造出更高效、性能更优的机器学习产品。研究人员利用机器学习工具，成功地创造了一个电子电路的数字孪生模型，即虚拟副本，该电路表现出混沌行为，此模型可用于对其进行控制。
诸如恒温器和巡航控制系统等日常设备通常采用线性控制器，这些控制器根据简单的规则将系统调整至期望值。例如，恒温器会根据当前温度与设定温度的差异来调节加热或冷却。
然而，由于这些算法的简单性，它们难以控制表现出复杂行为的系统，例如混沌系统。
因此，如自动驾驶汽车和飞机等高级设备通常依赖于基于机器学习的控制器，这些控制器通过复杂的网络学习所需的最佳控制算法。然而，这些高级算法具有明显的缺点，最主要的是它们可能极具挑战性，并且计算成本高昂。
该研究的主要作者，美国俄亥俄州立大学物理系的一位研究生表示，现在拥有一个高效的数字孪生体可能会对科学家开发未来自主技术的方式产生深远影响。
这项研究最近发表在《自然通讯》（Nature Communications）杂志上。
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