Doar Google ar putea crede că modalitatea de a îmbunătăți zborul baloanelor gigantice umplute cu heliu este să vină cu algoritmi mai buni. Și pentru a fi corect față de leviatanul de căutare bazat pe Mountain View, pare să fi funcționat.
Cuprins
- Captarea curenților
- Luarea deciziilor corecte
În ultimii doi ani, Proiectul Loon, o subsidiară a companiei-mamă a Google Alphabet, a lucrat pentru a oferi acces la internet în mediul rural și părți îndepărtate ale lumii prin utilizarea baloanelor de mare altitudine în stratosferă pentru a crea fără fir aerian retelelor. Anul trecut, Loon a anunțat că a atins 1 milion de ore de zbor stratosferic cu flota sa combinată de baloane. Apoi, la sfârșitul lunii octombrie, Loon a stabilit un nou record pentru cel mai lung zbor stratosferic de până acum rămânând în aer timp de 312 zile, acoperind o distanță de aproximativ 135.000 de mile.
Videoclipuri recomandate
Într-un articol nou, publicat în revista Nature, Loon explică modul în care baloanele sale sunt capabile să rămână în aer săptămâni întregi – fără intervenția umană sau fără cunoaștere deplină a vântului din jur. Secretul? Unele A.I. de vârf impresionant.
Captarea curenților
„Baloanele loon navighează deplasându-se în sus sau în jos în altitudine pentru a prinde curenții de vânt favorabili care le conduc în direcția dorită.” Sal Candido, directorul de tehnologie al lui Loon, a declarat pentru Digital Trends. „Deciziile cu privire la momentul urcării sau coborârii sunt determinate de algoritmi sofisticați. În mod tradițional, acești algoritmi au fost scriiți de ingineri umani. Prin învățare prin consolidare, valorificăm I.A. pentru a construi acești algoritmi. În esență, am construit o mașină care este capabilă să construiască un sistem de navigație mai bun decât putem noi oamenii. Acea mașină poate, de asemenea, să construiască aceste sisteme de navigație într-o fracțiune din timpul în care ne ia nouă, oamenii.”
Învățarea prin consolidare este o aromă de învățare automată puternic inspirată de psihologia behavioristă. Principiul călăuzitor al învățării prin consolidare este ideea că agenții software pot învăța să ia măsuri bazate pe maximizarea unei recompense. Faimos, învățarea prin întărire a fost folosită de Google DeepMind pentru a preda un IA. la jucați jocuri video clasice Atari — nu folosiți mai multe informații decât pixelii care compun fiecare cadru al jocurilor și scorul de pe ecran. Prin faptul că i se spune să-și maximizeze scorul, DeepMind A.I. a învățat să joace jocurile prin încercări și erori, perfecționându-și treptat abilitățile până când a devenit maestru.
Zburarea unui balon în așa fel încât să nu fie aruncat în aer în afara cursului este o sarcină cu mult diferită de a juca jocuri pe calculator, desigur. O călătorie reușită cu balonul nu vine cu un scor mare care să devină imediat evident că a avut succes. Dar, așa cum a spus Candido, învățarea prin consolidare este totuși o parte crucială a succesului lui Loon.
„[Învățarea prin întărire] este capabilă să proceseze cantități uriașe de informații și să le aplice pentru rezolvarea problemei, mai degrabă decât un om. nevoia să înțeleagă în mod inerent cum să reacționeze la acele informații sau ca un computer să caute în spațiul tuturor rezultatelor posibile”, el a spus. „Deoarece navigarea Loon se îmbunătățește luând în considerare un număr mare de factori și informații [sau] date, complexitatea a depășit ceea ce inginerii pot face cu ușurință [în ceea ce privește] primul, iar cea de-a doua căutare este dificil din punct de vedere computațional de scalat pe un întreg flota. [Aceasta face ca învățarea prin întărire] să fie un instrument excelent pentru muncă.”
Luarea deciziilor corecte
Folosind învățarea prin întărire, baloanele inteligente artificial sunt capabile să ia decizii optime despre cum să se deplaseze, pe baza cunoștințelor istorice ale vântului, vânturile observate și prognozate și zborul viitor proiectat poteci. Toate aceste date sunt cântărite și diferite scenarii simulate înainte ca balonul să decidă cum să acționeze.
Loon: 312 zile în stratosferă
În comparație cu controlerele anterioare utilizate pentru a controla Loon, noua metodologie bazată pe învățare de întărire mai mult au ținut efectiv baloanele lui Loon în raza de acțiune a stației lor terestre, astfel încât să poată trimite și primi în mod eficient semnale. Când au fost doborâți din cursă, aceasta a însemnat, în plus, că se întorceau mai repede la pozițiile potrivite.
„Noul nostru algoritm bazat pe învățare de întărire este activ astăzi, ajutând baloanele noastre să rămână deasupra utilizatorilor din Kenya, pe care îi servim ca parte a parteneriatului nostru cu Telkom Kenya”, a spus Candido.
Alphabet a fost mult timp dedicat ideii de tehnologie pentru totdeauna. Cu cât mai mulți oameni le poate oferi Loon acces la internet, cu atât inițiativa va fi mai bună. Și, pentru a face asta, are nevoie de o tehnologie din ce în ce mai inteligentă care îl conduce. După cum demonstrează această ultimă piatră de hotar, pare să aibă toate bazele acoperite.
Recomandările editorilor
- Cum vom ști când un AI devine de fapt sensibil?
- Această tehnologie era science fiction acum 20 de ani. Acum este realitatea
- La fel ca un etilotest pentru epuizare, noul test de sânge vă poate spune cât de obosit sunteți
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
