Дочерняя структура Alphabet, компания Loon, объявила о переводе своей навигационной системы на управление искусственным интеллектом. Loon разрабатывает проект обеспечения интернетом удаленных регионов с помощью гелиевых аэростатов. Выяснилось, что набор алгоритмов, разработанных и выполняемых системой управления полётом на основе глубокого обучения с подкреплением (reinforcement learning, RL) превзошел в работе собственную систему программистов.
Система на ИИ уже управляет парком аэростатов Loon в Кении, где в июле запустился первый коммерческий сервис компании.
Перед началом практического внедрения систему даже успели опробовать в ситуации по оказанию помощи при стихийных бедствиях. Так, аэростаты Loon в 2019 году раздавали интернет жителям Перу после сильного землетрясения.
Как заявили в Loon, новая система является первой в мире реализацией такого типа ИИ в коммерческой аэрокосмической сфере.
«В рамках нашего тестового моделирования мы смогли не только воспроизвести, но и значительно улучшить нашу навигационную систему, используя RL», — говорит Сальваторе Кандидо, технический директор Loon.
Стоит отметить, что такая система должна бороться с изменяющимися во времени ветрами
частичной видимости ветрового поля, окружающего аэростат. Кроме того, она должна учитывать ограничения, например, недостаточную мощность для идеального маневра, и уметь принимать решения с высокой скоростью в течение длительного периода планирования.
Работу вели совместно с коллегами из Google AI. Подход заключался в создании новой распределенной обучающей системы, в которой использовалась бы запатентованная Loon имитация аэростатов в стратосфере и алгоритм, который можно обучить на десятках миллионов смоделированных часов полета. В итоге получилась обученная глубокая нейронная сеть.
Несмотря на успех нового подхода к моделированию, проблема для RL-систем заключалась в переходе к реальной системе. В июле 2019 года аэростат Loon запустили в стратосферу над Перу. Исследователи преследовали его на воздушном шаре, используя навигационную систему более старого поколения с алгоритмом StationSeeker.
Новая система под кодовым названием cannelloni7 продемонстрировала более плавный дрейф и выбрала более логичный маршрут следования.
Затем систему испытали над Тихим океаном. Вот некоторые результаты:
В целом, она чаще удерживала воздушные шары в диапазоне желаемого местоположения при меньшем потреблении энергии. Система Loon работает на солнечной энергии и обеспечивает питание коммуникационного оборудования. Использование меньшего количества энергии для управления воздушным шаром означает, что большее ее число идет на подключение людей к Интернету. Плюс, большую часть вычислительной работы система производит до начала полета, что открывает новые возможности для формирования флота аэростатов.
В октябре один из аэростатов Loon побил собственный рекорд полёта в стратосфере, проведя в воздухе 312 дней. За это время Loon пролетел из Пуэрто-Рико в Перу, где три месяца предоставлял услуги связи, затем обогнул весь земной шар, пройдя над южной частью Атлантического, Индийского и Тихого океанов, и приземлился в мексиканском городе Баха. Всего аэростат преодолел около 217 тыс. километров.
В 2017 году Google свернула другой экспериментальный проект Titan, в рамках которого планировалось обеспечить интернет-покрытие по всему миру при помощи дронов на солнечных батареях. Его признали нецелесообразным.
См. также:
Javian
Эти шары видны на сервисах типа Flightradar. В данном случае Radarbox:
