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第52章 无人机蜂群系统(2 / 3)

【嘀——正在写入8%……26%……48%……】

【嘀——系统写入完成,蜂群系统为您服务!】

嗡!

电机运转的声音响起,三架无人机启动飞了起来,拖着三根串口充电线稳稳悬浮在实验室空中。

林东看了眼启动的无人机,检查一遍后台数据,重点查看激光器的相关数据,确定没有隐患和问题,打开仿真模拟系统,双手在键盘上面飞舞,快速输入一行行的代码,然后敲下了回车键。

【嘀——蜂群进攻模式已解锁,蜂群正展开围剿!】

轰——

实验室的超算爆发出轰鸣,性能使用率瞬间顶满了百分之百,数不清的数据开始刷新。

三架无人机的桨叶也旋转到极致,正以每分钟上万转的速度搅动空气,发出高频刺耳的呼啸。

但因为四轴设计,电机的力矩相互抵消。

虽然转速拉到最高,整个无人机还是稳稳悬停在实验室内。

“嗯,多轴无人机的速度比较慢,不需要极端的预判分析,主要是低空环境各种物体的识别问题。”

“但这个问题,之前激光打蚊子就已经积累有足够的数据,没有拖慢系统的学习进度……”

林东仔细检查一下蜂群系统的仿真学习数据,眼里露出了一丝满意。

ai智能,大模型学习,相关的技术十几年后早就已经普及不算陌生。

林东虽然不懂具体的代码。

但大致的原理跟模型框架,看多了科普视频还是知道一些。

明白了原理和框架,在灵魂视觉的加持之下,再编写出来就不难。

当然。

现在还是2012年,英伟达还是路边一条,芯片的算力严重不够,再加上完整的大模型代码数量有几千万,不是一个人的工作量能完成的。

林东没有搞那些通用的大模型,只是用了两年的时间,搞了一个无人机空战相关的专用模型。

“数据很稳定,学习进度很快。”

“超算去年超算升级成曙光5000a,虽然只有230tflops的算力,但灵魂视觉加持编写的代码效率太高了,再加上专用模型代码要更加简洁,学习性能比后世的ai大模型还要强……”

“这样的学习进度,最快两天,最慢三天,蜂群系统就能进化成蜂群10,正好可以赶上郊游”

林东观察了半个小时,确定没有问题就放着自动运行,自

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