[Беспроводные технологии, Разработка систем связи, Искусственный интеллект, Транспорт] Самообучающийся ИИ начал управлять навигацией раздающих интернет аэростатов Loon
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
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.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Машинное обучение, Научно-популярное, Искусственный интеллект] Стоит ли заменять живых актеров в блокбастерах на CGI?
- [Разработка под e-commerce, Локализация продуктов, Интернет-маркетинг, Управление e-commerce] Как e-commerce бизнесу выйти на новые рынки? 6 важных шагов на пути к локализации интернет-магазинов (перевод)
- [Космонавтика, Транспорт] Стартап из Алабамы представил автономный самолет для доставки небольших спутников
- [Работа с видео, Обработка изображений, Машинное обучение, Облачные сервисы, Видеоконференцсвязь] Бесполезное видеонаблюдение или принцип «Чабудо» китайских производителей
- [Бизнес-модели, Искусственный интеллект, IT-компании] Разработчик VSCO приобрел основанный на искусственном интеллекте видеоредактор Trash (перевод)
- [Python, Сетевые технологии, Беспроводные технологии] Небольшой рассказ, как мы модернизировали и расширяли сеть Wi-Fi до 14 000 точек доступа
- [Транспорт, IT-компании] СМИ: Uber продаст подразделение воздушного такси стартапу Joby
- [IT-инфраструктура, Робототехника, Транспорт, Сотовая связь] 5G для железных монстров
- [Работа с видео, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Nvidia показала генератор говорящих голов для видеоконференций из 2D-изображений
- [Сетевые технологии] Как находить проблемы с интернетом и кто виноват ч.2 — домашняя работа
Теги для поиска: #_besprovodnye_tehnologii (Беспроводные технологии), #_razrabotka_sistem_svjazi (Разработка систем связи), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_transport (Транспорт), #_alphabet, #_loon, #_aerostaty (аэростаты), #_internet (интернет), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_algoritmy (алгоритмы), #_navigatsija (навигация), #_glubokoe_obuchenie_s_podkrepleniem (глубокое обучение с подкреплением), #_besprovodnye_tehnologii (
Беспроводные технологии
), #_razrabotka_sistem_svjazi (
Разработка систем связи
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_transport (
Транспорт
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 14:26
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
 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. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Беспроводные технологии ), #_razrabotka_sistem_svjazi ( Разработка систем связи ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_transport ( Транспорт ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 14:26
Часовой пояс: UTC + 5