Tylko Google mógł pomyśleć, że sposobem na ulepszenie lotu gigantycznych balonów wypełnionych helem jest opracowanie lepszych algorytmów. I żeby być uczciwym wobec lewiatana wyszukiwania opartego na Mountain View, wydaje się, że to zadziałało.
Zawartość
- Łapanie prądów
- Podejmowanie właściwych decyzji
Przez ostatnie parę lat, Projekt Loon, spółka zależna Alphabet, spółki-matki Google, pracuje nad zapewnieniem dostępu do Internetu na obszarach wiejskich i odległych częściach świata, wykorzystując balony znajdujące się na dużych wysokościach w stratosferze do tworzenia bezprzewodowej anteny sieci. W zeszłym roku Loon ogłosił, że osiągnął 1 milion godzin lotu stratosferycznego dzięki połączonej flocie balonów. Następnie pod koniec października Loon ustanowił nowy rekord najdłuższego przelotu stratosferycznego pozostając w powietrzu przez aż 312 dnipokonując dystans około 135 000 mil.
Polecane filmy
W nowym artykule opublikowanych w czasopiśmie NatureLoon wyjaśnia, w jaki sposób jego balony mogą utrzymywać się w powietrzu tygodniami – bez interwencji człowieka i pełnej wiedzy o otaczających wiatrach. Tajemnica? Niektóre imponująco najnowocześniejsze rozwiązania AI.
Łapanie prądów
„Balony Loon nawigują, poruszając się w górę lub w dół wysokości, aby złapać korzystne prądy wiatru, które niosą je w pożądanym kierunku” Sala Candido, dyrektor ds. technologii firmy Loon, powiedział Digital Trends. „Decyzje o tym, kiedy się wznieść, a kiedy zejść, zależą od wyrafinowanych algorytmów. Tradycyjnie algorytmy te były pisane przez inżynierów. Dzięki uczeniu się przez wzmacnianie wykorzystujemy sztuczną inteligencję. do zbudowania tych algorytmów. Krótko mówiąc, zbudowaliśmy maszynę, która jest w stanie zbudować lepszy system nawigacji niż my, ludzie. Ta maszyna może również zbudować systemy nawigacyjne w ułamku czasu potrzebnego nam, ludziom”.
Uczenie się przez wzmacnianie to odmiana uczenia maszynowego mocno inspirowana psychologią behawiorystyczną. Główną zasadą uczenia się przez wzmacnianie jest pogląd, że agenci oprogramowania mogą nauczyć się podejmować działania w oparciu o maksymalizację nagrody. Google DeepMind wykorzystało słynną metodę uczenia się przez wzmacnianie do nauczania sztucznej inteligencji. Do grać w klasyczne gry wideo Atari — nie używając więcej informacji niż tylko piksele tworzące każdą klatkę gry i wynik na ekranie. Po otrzymaniu polecenia maksymalizacji wyniku DeepMind A.I. Nauczył się grać w te gry metodą prób i błędów, stopniowo doskonaląc swoje umiejętności, aż stał się mistrzem.
Latanie balonem w taki sposób, aby nie zboczył z kursu, to oczywiście zupełnie inne zadanie niż granie w gry komputerowe. Udana podróż balonem nie kończy się wysokim wynikiem, który od razu wskazywałby na jej sukces. Jednak, jak powiedział Candido, uczenie się przez wzmacnianie jest mimo wszystko kluczową częścią sukcesu Loona.
„[Uczenie się przez wzmacnianie] jest w stanie przetworzyć ogromne ilości informacji i zastosować je do rozwiązania problemu, a nie do ludzkiej konieczność zrozumienia, jak zareagować na te informacje, lub konieczność przeszukania przez komputer przestrzeni wszystkich możliwych wyników” – stwierdził powiedział. „Ponieważ nawigacja Loon poprawia się dzięki uwzględnieniu ogromnej liczby czynników i informacji [lub] danych, złożoność przekroczyła to, co inżynierowie są w stanie z łatwością przeprowadzić [w odniesieniu do] tego pierwszego, a wyszukiwanie drugiego jest trudne obliczeniowo do skalowania w pełnym zakresie flota. [To sprawia, że uczenie się przez wzmacnianie] jest doskonałym narzędziem do tego zadania”.
Podejmowanie właściwych decyzji
Wykorzystując uczenie się przez wzmacnianie, sztucznie inteligentne balony są w stanie podejmować optymalne decyzje dotyczące sposobu przemieszczać się, w oparciu o wiedzę historyczną dotyczącą wiatru, zaobserwowane i prognozowane wiatry oraz przewidywany przyszły lot ścieżki. Wszystkie te dane są ważone i symulowane różne scenariusze, zanim balon zdecyduje, jak działać.
Loon: 312 dni w stratosferze
W porównaniu z poprzednimi sterownikami używanymi do sterowania Loonem, zastosowano nową metodologię opartą na uczeniu przez wzmacnianie skutecznie utrzymywał balony Loona w zasięgu stacji naziemnej, dzięki czemu mogli skutecznie wysyłać i odbierać sygnały. Kiedy zostali zepchnięci z kursu, oznaczało to dodatkowo szybszy powrót na właściwe pozycje.
„Nasz nowy algorytm oparty na uczeniu się przez wzmacnianie jest już aktywny i pomaga naszym balonom utrzymać się nad użytkownikami w Kenii, których obsługujemy w ramach naszej współpracy z Telkom Kenya” – powiedział Candido.
Alphabet od dawna na dobre związał się z ideą technologii. Im większej liczbie osób Loon zapewni dostęp do Internetu, tym lepsza będzie inicjatywa. Aby to osiągnąć, potrzebuje coraz inteligentniejszej technologii, która będzie go napędzać. Jak pokazuje ten najnowszy kamień milowy, wydaje się, że obejmuje on wszystkie podstawy.
Zalecenia redaktorów
- Skąd będziemy wiedzieć, kiedy sztuczna inteligencja faktycznie stanie się świadoma?
- Ta technologia była science fiction 20 lat temu. Teraz to rzeczywistość
- Podobnie jak alkomat sprawdzający zmęczenie, nowe badanie krwi może wykazać, jak bardzo jesteś zmęczony
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
