Algoritmul AI de la Google pilotează acum baloanele cu internet ale rețelei Loon
Rețeaua Loon de la Alphabet a trecut la un alt tip de sistem de navigație pentru baloanele sale de internet. În loc să se bazeze pe algoritmi proiectați de oameni, baloanele folosesc un sistem de inteligență artificială dezvoltat cu Google AI în ultimii ani.
Un sistem de “învățare prin întărire” (reinforcement learning) este acum responsabil de navigația unei flote de astfel de baloane peste Kenya. Aici, rețeaua Loon a pornit primul său serviciu comercial la începutul acestui an. Loon spune că aceasta este prima utilizare a unui model RL într-u „sistem aerospațial de producție”.
De asemenea, a menționat că „dezvoltarea este interesantă, deoarece arată că învățarea prin consolidare poate fi aplicată cazurilor de utilizare din lumea reală”. Sistemele RL au descoperit anterior cum să învingă jucătorii de top Go și Dota 2.
Un viitor interesant al internetului, prin această tehnică cu baloanele cu internet
Algoritmul de inteligență artificială Loon își poate da seama de ruta optimă pentru baloane, semnificativ mai rapidă decât sistemul de navigație anterior. O face chiar și cu mai multă eficiență. Baloanele pot parcurge distanțe similare sau mai mari decât înainte, cu mai puțină putere.
Durata record a unui zbor Loon este de 312 zile – a stabilit acest punct de referință la începutul acestui an. Poate că sistemul AI va fi capabil să mențină baloanele în sus chiar și mai mult timp.
Loon și Google AI au folosit simulări pentru a instrui modelul RL prin încercări și erori, înainte ca testele din lumea reală să înceapă în Peru. Echipa și-a evaluat apoi capacitățile în raport direct cu un sistem creat de oameni numit StationSeeker, cu un test de 39 de zile peste Oceanul Pacific.
AI a reușit astfel să mențină în aer baloane în zone țintă, pentru perioade mai lungi, în timp ce folosea mai puțină energie. Acest lucru este important, deoarece va contribui la asigurarea unei acoperiri de internet mai consistente pentru persoanele dintr-o anumită zonă.
StationSeeker avea tendința de a se îndrepta direct către o anumită locație țintă, dar deseori zbura și trebuia să inverseze cursul. Sistemul AI a fost mai preocupat de a rămâne în zona țintă cât mai pasiv posibil, pentru a economisi energie atunci când este cea mai necesară. De asemenea, a folosit manevre complexe pe care echipa Loon nu le văzuse până acum. Ar putea fi un viitor cel puțin interesant al internetului.