由于无法从海面探测到无人机，也无法为它们供应航行所需的当地洋流数据。
以是，一样平常情形下，险些不可能在在2万英尺（约6096米）外的海面上，用操纵杆掌握它们。

研究职员称，在某种程度上，须要无人机能够自己决定如何行动。
通过打算机仿照测试人工智能系统的性能，研发团队还开拓了一个巴掌大小的小型机器人。
它在一个微型打算机芯片上运行算法，可以为海上无人机供应动力。

研究团队的目标是创建一个自主系统来监测海洋情形，乃至可以探索其他星球的海洋。
因此，无人机须要能够自行决定去哪里，以及最有效的到达那里的办法。
要做到这一点，它们就须要尽可能多地网络数据，包括它们目前所经历的洋流的信息。

为理解决这一问题，研究职员转向了强化学习网络。
与传统神经网络比较，强化学习网络不该用静态数据集进行演习，而因此网络履历的速率进行演习。

研究职员创造，他们的强化学习算法可以学习导航系统，乃至比海洋里的鱼利用的导航系统更有效。

不过，这项技能仍处于起步阶段。
目前，研究团队希望测试人工智能在实行海洋任务时，可能碰着的每一种气流滋扰。
例如，旋涡和流动的潮汐，以评估它在实行任务时的效率。