如果您不知道,Google會有一個子公司Project Loon,該子公司由充氦氣球組成,旨在向世界偏遠地區(qū)提供Internet訪問。這些高空氣球位于平流層中,可形成空中無線網(wǎng)絡(luò)。
就在去年,該子公司宣布其氣球達到了100萬小時的平流層飛行。而在10月,據(jù)透露,盧恩(Loon)在空中停留了312天,這意味著將近一年的時間,創(chuàng)造了平流層最長飛行的新紀錄。它還覆蓋了約135,000英里(約21萬公里)的距離?,F(xiàn)在,在《自然》雜志上,懶人高管已經(jīng)解釋了這些氦氣球如何能夠在空氣中停留近一年。
事實證明,這很大程度上與風流和機器學習有關(guān)。氣球由Loon的首席技術(shù)官Sal Candido提到“數(shù)字趨勢”,氣球在高空向上或向下導航,以捕捉有利的風流,從而將其引導至所需的方向。
氦氣球何時上升或下降沒有手動控制。因此,該決定是由復雜算法提取的數(shù)據(jù)來決定的。盡管這些算法是由人類編寫的,并且經(jīng)過了強化學習,但是Google能夠利用AI并自行構(gòu)建這些算法。因此從技術(shù)上講,這使其成為更好的導航系統(tǒng)。
還提到的是,與人類花費的時間相比,機器可以在很短的時間內(nèi)構(gòu)建這些導航系統(tǒng)。對于那些好奇的人來說,強化學習是一種受行為主義心理學極大啟發(fā)的機器學習。Google DeepMind用它來教AI如何玩經(jīng)典的Atari視頻游戲。
盡管飛行氣球離玩游戲還很遙遠,但背后的想法卻保持不變。據(jù)說這些人工智能氣球還基于歷史風知識以及預測的風和預計的未來飛行路線做出決策。
因此,在氣球最終決定改變其航向或采取任何行動之前,必須對所有這些數(shù)據(jù)進行處理和計算。除此之外,新的強化學習方法還使Loon氣球靠近地面站,因此它們可以輕松發(fā)送和接收信號。
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