Identifying Optimal Launch Sites of High-Altitude Latex-Balloons using Bayesian Optimisation for the Task of Station-Keeping
Notice bibliographique
Résumé
Station-keeping tasks for high-altitude balloons show promise in areas such as ecological surveys, atmospheric analysis, and communication relays. However, identifying the optimal time and position to launch a latex high-altitude balloon is still a challenging and multifaceted problem. For example, tasks such as forest fire tracking place geometric constraints on the launch location of the balloon. Furthermore, identifying the most optimal location also heavily depends on atmospheric conditions. We first illustrate how reinforcement learning-based controllers, frequently used for station-keeping tasks, can exploit the environment. This exploitation can degrade performance on unseen weather patterns and affect station-keeping performance when identifying an optimal launch configuration. Valuing all states equally in the region, the agent exploits the region’s geometry by flying near the edge, leading to risky behaviours. We propose a modification which compensates for this exploitation and finds this leads to, on average, higher steps within the target region on unseen data. Then, we illustrate how Bayesian Optimisation (BO) can identify the optimal launch location to perform station-keeping tasks, maximising the return from a given rollout. We show BO can find this launch location in fewer steps compared to other optimisation methods. Results indicate that, surprisingly, the most optimal location to launch from is not commonly within the target region. Please find further information about our project at https://sites.google.com/view/bo-lauch-balloon/.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».