Як А.І. Підтримує повітряні кулі Google Loon Balloons

Тільки Google міг подумати, що спосіб покращити політ гігантських, наповнених гелієм повітряних куль – це розробити кращі алгоритми. І чесно кажучи щодо пошукового левіафана з Маунтін-В’ю, здається, це спрацювало.

За останні пару років, Проект Лун, дочірня компанія Google, материнська компанія Alphabet, працює над наданням доступу до Інтернету в сільській місцевості та віддалених частинах світу за допомогою висотних повітряних куль у стратосфері для створення повітряного бездротового зв’язку мережі. Минулого року Loon оголосила, що досягла 1 мільйона годин польоту в стратосфері за допомогою об’єднаного парку повітряних куль. Потім, наприкінці жовтня, Loon встановив новий рекорд найдовшого польоту в стратосфері залишаючись у повітрі цілих 312 днів, долаючи відстань близько 135 000 миль.

У новій статті опубліковано в журналі Nature, Loon пояснює, як його повітряні кулі можуть залишатися в повітрі тижнями — без втручання людини чи повного знання навколишніх вітрів. Секрет? Деякі вражаюче передові технології штучного інтелекту

Ловля струмів

«Повітряні кулі рухаються вгору або вниз по висоті, щоб вловити сприятливі вітрові потоки, які нестимуть їх у потрібному напрямку», Сал Кандідо, головний технічний директор Loon, сказав Digital Trends. «Рішення про те, коли підніматися або спускатися, визначаються складними алгоритмами. Традиційно ці алгоритми були написані інженерами-людьми. Завдяки навчанню з підкріпленням ми використовуємо штучний інтелект. побудувати ці алгоритми. По суті, ми створили машину, яка здатна створити кращу систему навігації, ніж ми, люди. Ця машина також може створювати ці навігаційні системи за частку часу, який потрібно нам, людям».

Навчання з підкріпленням – це різновид машинного навчання, сильно натхненна біхевіористською психологією. Керівним принципом навчання з підкріпленням є ідея про те, що програмні агенти можуть навчитися діяти на основі максимізації винагороди. Як відомо, навчання з підкріпленням використовувалося Google DeepMind для навчання ШІ. до грати в класичні відеоігри Atari — використовуючи не більше інформації, ніж лише пікселі, які складали кожен кадр ігор, і рахунок на екрані. Отримавши вказівку максимізувати свій бал, DeepMind A.I. навчився грати в ігри методом проб і помилок, поступово відточуючи свої навички, поки не став майстром.

Політ на повітряній кулі таким чином, щоб її не збило з курсу, звичайно, зовсім не те, що грати в комп’ютерні ігри. Успішна подорож на повітряній кулі не супроводжується високою оцінкою, за якою одразу стає очевидним, що вона була успішною. Але, як сказав Кандідо, навчання з підкріпленням є важливою частиною успіху Loon.

«[Навчання з підкріпленням] здатне обробляти величезні обсяги інформації та застосовувати її для вирішення проблеми, а не людина необхідно розуміти, як реагувати на цю інформацію, або мати комп’ютерний пошук у просторі всіх можливих результатів», – сказав він. сказав. «Оскільки навігація Loon покращується завдяки врахуванню величезної кількості факторів і інформації [або] даних, складність перевершила те, що Інженери легко можуть зробити [стосовно] першого, а другий пошук обчислювально складно масштабувати по повній флот. [Це робить навчання з підкріпленням] чудовим інструментом для роботи».

Прийняття правильних рішень

Використовуючи навчання з підкріпленням, повітряні кулі зі штучним інтелектом можуть приймати оптимальні рішення щодо того, як рухатися на основі історичних знань про вітри, спостережуваних і прогнозованих вітрів і прогнозованого майбутнього польоту шляхи. Усі ці дані зважують і моделюють різні сценарії, перш ніж повітряна куля вирішить, як діяти.

Порівняно з попередніми контролерами, які використовувалися для керування Loon, нова методологія навчання на основі посилення більше ефективно утримував повітряні кулі Loon в радіусі їхньої наземної станції, щоб вони могли ефективно відправляти та отримувати сигнали. Коли їх збивали з курсу, це додатково означало, що вони швидше поверталися на правильні позиції.

«Сьогодні активний наш новий алгоритм підкріпленого навчання, який допомагає нашим балонам залишатися над користувачами в Кенії, яких ми обслуговуємо в рамках нашого партнерства з Telkom Kenya», — сказав Кандідо.

Alphabet давно підтримує ідею технологій назавжди. Чим більше людей Loon зможе надати доступ до Інтернету, тим кращою буде ініціатива. І для цього йому потрібні все розумніші технології. Як свідчить ця остання віха, схоже, що вона охопила всі основи.

Рекомендації редакції

• Як ми дізнаємося, коли ШІ дійсно стане розумним?
• Ця технологія була науковою фантастикою 20 років тому. Тепер це реальність
• Як алкотестер на виснаження, новий аналіз крові може визначити, наскільки ви втомилися

Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.