Bare Google kunne tenke at måten å forbedre flyvningen av gigantiske, heliumfylte ballonger på er å komme opp med bedre algoritmer. Og for å være rettferdig mot Mountain View-baserte søkeleviathan, ser det ut til at det har fungert.
Innhold
- Å fange strømmer
- Å ta de riktige avgjørelsene
De siste par årene, Prosjekt Loon, et datterselskap av Googles morselskap Alphabet, har jobbet med å tilby internettilgang på landsbygda og fjerntliggende deler av verden ved å bruke høyhøydeballonger i stratosfæren for å lage trådløst luft nettverk. I fjor kunngjorde Loon at den hadde nådd 1 million timer stratosfærisk flytur med sin kombinerte ballongflåte. Så, i slutten av oktober, satte Loon ny rekord for lengste stratosfæriske flytur forbi forblir i luften i hele 312 dager, som dekker en avstand på rundt 135 000 miles.
Anbefalte videoer
I en ny artikkel, publisert i tidsskriftet Nature, forklarer Loon hvordan ballongene er i stand til å holde seg i luften i flere uker av gangen - uten menneskelig innblanding eller full kunnskap om omkringliggende vinder. Hemmeligheten? Noen imponerende banebrytende A.I.
Å fange strømmer
"Loongballonger navigerer ved å bevege seg opp eller ned i høyden for å fange gunstige vindstrømmer som tar dem i ønsket retning," Sal Candido, fortalte Loons teknologisjef, til Digital Trends. "Beslutningene om når man skal stige opp eller ned bestemmes av sofistikerte algoritmer. Tradisjonelt har disse algoritmene blitt skrevet av menneskelige ingeniører. Med forsterkende læring utnytter vi A.I. å bygge disse algoritmene. I hovedsak har vi bygget en maskin som er i stand til å bygge et bedre navigasjonssystem enn vi mennesker kan. Den maskinen kan også bygge disse navigasjonssystemene på en brøkdel av tiden det tar oss mennesker.»
Forsterkende læring er en variant av maskinlæring sterkt inspirert av behavioristisk psykologi. Forsterkende lærings ledende prinsipp er ideen om at programvareagenter kan lære å iverksette tiltak basert på maksimering av en belønning. Det er kjent at forsterkende læring ble brukt av Google DeepMind for å undervise en A.I. til spill klassiske Atari-videospill — bruker ikke mer informasjon enn bare pikslene som utgjorde hvert bilde av spillene og poengsummen på skjermen. Ved å bli bedt om å maksimere poengsummen, vil DeepMind A.I. lærte å spille spillene gjennom prøving og feiling, gradvis finpusset ferdighetene til det ble en mester.
Å fly en ballong på en slik måte at den ikke blåser av banen er en helt annen oppgave enn å spille dataspill, selvfølgelig. En vellykket ballongreise kommer ikke med en høy poengsum som gjør det umiddelbart tydelig at den har vært vellykket. Men, som Candido sa, er forsterkende læring likevel en avgjørende del av Loons suksess.
«[Forsterkningslæring] er i stand til å behandle enorme mengder informasjon og bruke den til å løse problemet, i stedet for et menneske trenger å iboende forstå hvordan man reagerer på den informasjonen eller å la en datamaskin søke i rommet for alle mulige utfall,» sa. «Fordi Loon-navigasjon forbedres ved å vurdere et stort antall faktorer og informasjon [eller] data, har kompleksiteten overgått det ingeniører er lett i stand til å gjøre [med hensyn til] førstnevnte, og sistnevnte søk er beregningsmessig vanskelig å skalere over en fullstendig flåte. [Det gjør forsterkende læring] til et flott verktøy for jobben."
Å ta de riktige avgjørelsene
Ved å bruke forsterkningslæring er de kunstig intelligente ballongene i stand til å ta optimale beslutninger om hvordan å flytte, basert på historisk vindkunnskap, observerte og varslede vinder, og den anslåtte fremtidige flyturen stier. Alle disse dataene veies opp og ulike scenarier simuleres før ballongen bestemmer seg for hvordan den skal handle.
Loon: 312 dager i stratosfæren
Sammenlignet med de tidligere kontrollerene som ble brukt til å kontrollere Loon, er den nye forsterkningslæringsbaserte metodikken mer effektivt holdt Loons ballonger innenfor rekkevidde av bakkestasjonen slik at de effektivt kunne sende og motta signaler. Da de ble slått ut av banen, betydde det i tillegg at de returnerte raskere til de riktige posisjonene.
"Vår nye forsterkende læringsdrevne algoritme er aktiv i dag, og hjelper ballongene våre å holde seg over brukere i Kenya, som vi betjener som en del av vårt samarbeid med Telkom Kenya," sa Candido.
Alphabet har lenge vært forpliktet til ideen om teknologi for godt. Jo flere personer Loon kan gi internettilgang til, jo bedre blir initiativet. Og for å gjøre det trenger den stadig smartere teknologi som driver den. Som det fremgår av denne siste milepælen, ser det ut til at alle baser er dekket.
Redaktørenes anbefalinger
- Hvordan vil vi vite når en AI faktisk blir sansende?
- Denne teknologien var science fiction for 20 år siden. Nå er det virkelighet
- Som en alkometer for utmattelse, kan ny blodprøve fortelle hvor sliten du er
Oppgrader livsstilen dinDigitale trender hjelper leserne å følge med på den fartsfylte teknologiverdenen med alle de siste nyhetene, morsomme produktanmeldelser, innsiktsfulle redaksjoner og unike sniktitter.
