Kā A.I. Uztur Google gaisa balonus

Tikai Google varēja domāt, ka veids, kā uzlabot milzu, ar hēliju pildītu balonu lidojumu, ir izstrādāt labākus algoritmus. Un, lai būtu godīgi pret Mauntinvjū bāzēto meklēšanas leviatānu, šķiet, ka tas ir izdevies.

Pēdējo pāris gadu laikā Projekts Loon, Google mātesuzņēmuma Alphabet meitasuzņēmums, ir strādājis, lai nodrošinātu piekļuvi internetam laukos un attālās pasaules daļās, izmantojot augstkalnu balonus stratosfērā, lai izveidotu bezvadu bezvadu savienojumu tīkliem. Pagājušajā gadā Loon paziņoja, ka ar savu apvienoto gaisa balonu floti ir sasniedzis 1 miljonu stundu stratosfēras lidojumu. Pēc tam oktobra beigās Lūns uzstādīja jaunu rekordu garākā stratosfēras lidojumā palicis gaisā milzīgas 312 dienas, veicot aptuveni 135 000 jūdžu garu attālumu.

Jaunā rakstā publicēts žurnālā Nature, Loon paskaidro, kā tā baloni spēj noturēties gaisā vairākas nedēļas — bez cilvēka iejaukšanās vai pilnīgas zināšanas par apkārtējiem vējiem. Noslēpums? Daži iespaidīgi progresīvi A.I.

Noķert straumes

"Lūdzu baloni pārvietojas, virzoties uz augšu vai uz leju augstumā, lai uztvertu labvēlīgas vēja straumes, kas tos virza vēlamajā virzienā." Sal Candido, Loon galvenais tehnoloģiju speciālists pastāstīja Digital Trends. “Lēmumus par to, kad pacelties vai nolaisties, nosaka sarežģīti algoritmi. Tradicionāli šos algoritmus ir uzrakstījuši cilvēku inženieri. Pastiprinot mācīšanos, mēs izmantojam A.I. lai izveidotu šos algoritmus. Būtībā mēs esam izveidojuši mašīnu, kas spēj izveidot labāku navigācijas sistēmu nekā mēs, cilvēki. Šī iekārta var arī izveidot šīs navigācijas sistēmas niecīgā laika posmā, kas mums, cilvēkiem, vajadzīgs.

Pastiprināšanas mācības ir mašīnmācības garša, ko lielā mērā iedvesmo biheiviorisma psiholoģija. Mācību pastiprināšanas pamatprincips ir ideja, ka programmatūras aģenti var iemācīties rīkoties, pamatojoties uz atlīdzības maksimālu palielināšanu. Google DeepMind izmantoja pastiprināšanas mācības, lai mācītu A.I. uz spēlē klasiskās Atari videospēles — neizmantojot vairāk informācijas kā tikai pikseļus, kas veido katru spēļu kadru, un ekrānā redzamo rezultātu. Liekot palielināt savu rezultātu, DeepMind A.I. iemācījās spēlēt spēles, izmantojot izmēģinājumus un kļūdas, pakāpeniski pilnveidojot savas prasmes, līdz kļuva par meistaru.

Lidināt ar gaisa balonu tā, lai tas netiktu izpūstas no kursa, protams, ir daudz atšķirīgs uzdevums no datorspēļu spēlēšanas. Veiksmīgs ceļojums ar gaisa balonu nenodrošina augstu rezultātu, kas uzreiz parāda, ka tas ir bijis veiksmīgs. Bet, kā teica Candido, pastiprināšanas mācības tomēr ir būtiska Loona panākumu sastāvdaļa.

"[Pastiprināšanas mācības] spēj apstrādāt milzīgu informācijas daudzumu un izmantot to problēmas risināšanā, nevis cilvēks viņam pēc savas būtības jāsaprot, kā reaģēt uz šo informāciju, vai jāmeklē dators visu iespējamo rezultātu telpā. teica. "Tā kā Loon navigācija uzlabojas, ņemot vērā milzīgu skaitu faktoru un informācijas [vai] datu, sarežģītība ir pārsniegusi inženieri var viegli veikt [attiecībā uz] pirmo, un otro meklēšanu ir skaitļošanas ziņā grūti mērogot visā flote. [Tas padara pastiprināšanas mācīšanos] par lielisku instrumentu darbam.

Pareizu lēmumu pieņemšana

Izmantojot pastiprināšanas mācīšanos, mākslīgi viedie baloni spēj pieņemt optimālus lēmumus par to, kā pārvietoties, balstoties uz vēsturiskajām zināšanām par vēju, novērotajiem un prognozētajiem vējiem un prognozēto turpmāko lidojumu ceļi. Visi šie dati tiek izsvērti un simulēti dažādi scenāriji, pirms balons izlemj, kā rīkoties.

Salīdzinot ar iepriekšējiem kontrolieriem, ko izmanto, lai kontrolētu Loon, jaunā pastiprināšana uz mācībām balstīta metodoloģija ir vairāk efektīvi turēja Loon balonus savas zemes stacijas darbības rādiusā, lai tie varētu efektīvi nosūtīt un saņemt signāliem. Kad viņi tika notriekti ārpus kursa, tas papildus nozīmēja viņiem ātrāku atgriešanos pareizajās pozīcijās.

"Mūsu jaunais pastiprināšanas mācīšanās algoritms ir aktīvs šodien, palīdzot mūsu baloniem palikt pāri lietotājiem Kenijā, kuriem mēs kalpojam kā daļa no mūsu partnerības ar Telkom Keniju," sacīja Candido.

Alfabēts jau sen ir apņēmies ideju par tehnoloģiju uz labu. Jo vairāk cilvēku Loon varēs nodrošināt piekļuvi internetam, jo ​​labāka būs iniciatīva. Un, lai to izdarītu, tai nepieciešama arvien viedāka tehnoloģija. Kā liecina šis jaunākais pavērsiens, šķiet, ka tajā ir aptvertas visas bāzes.

Redaktoru ieteikumi

• Kā mēs uzzināsim, kad mākslīgais intelekts patiešām kļūst jūtīgs?
• Šī tehnoloģija bija zinātniskā fantastika pirms 20 gadiem. Tagad tā ir realitāte
• Tāpat kā alkometrs pret spēku izsīkumu, jauna asins analīze var noteikt jūsu nogurumu

Uzlabojiet savu dzīvesveiduDigitālās tendences palīdz lasītājiem sekot līdzi straujajai tehnoloģiju pasaulei, izmantojot visas jaunākās ziņas, jautrus produktu apskatus, ieskatu saturošus rakstus un unikālus ieskatus.