AI ayuda a mantener los globos de Google Project Loon durante semanas en un solo lugar

Google Project Loon es un proyecto de Google Corporation para proporcionar comunicación a los residentes de regiones remotas remotas de nuestro planeta. En tales lugares es difícil llevar a cabo un canal de conexión a Internet rápido. A veces, el problema es la ubicación geográfica inconveniente de la región, a veces el hecho de que para el proveedor de servicios de Internet tirar del "amplio" canal de comunicación al área donde viven varias docenas de personas simplemente no es rentable.

Google abordó el problema hace unos años. Los ingenieros de la compañía propusieron crear una red de poderosos puntos de acceso suspendidos de globos estratosféricos. En la estratosfera, dicho globo puede colgar durante varias semanas o incluso meses, distribuyendo Internet en un vasto territorio.

El proyecto avanza un poco. El año pasado, Google celebró un acuerdo con proveedores como Indosat, Telkomsel y XL Axiata. Después de que la infraestructura de la red de aerostatos esté completamente implementada, estas compañías señalarán los puntos de acceso en globos y transmitirán la señal a regiones donde antes no había Internet o era muy lento.

Para controlar el globo, la compañía patentó su propia tecnología . Es cierto, aquí estamos hablando de controlar la altura de las bolas. Pero el desplazamiento horizontal de globos bajo la influencia del movimiento de las capas de aire también es relevante. ¿Qué hacer en este caso? Dejar un punto de acceso desde un punto específico está plagado de pérdida de comunicación.



Los ingenieros de Google han resuelto este problema. Empresa exitosasostenga el globo sobre una de las regiones del Perú durante aproximadamente 100 días. El objeto estuvo aproximadamente en el mismo lugar durante todo este tiempo, sin desplazarse a una distancia crítica, ya sea horizontal o verticalmente.

El globo lanzado desde Puerto Rico. Después de 12 días, llegó al territorio del Perú. En un día, el sistema de navegación realizó docenas de maniobras correctivas para que la pelota se moviera en la dirección correcta. Si no hubiera corrientes de aire adecuadas sobre la tierra, la bola se desplazaría hacia el Océano Pacífico, donde estaba el flujo de aire requerido. Para una estadía de 14 semanas en el territorio de Perú, el globo de prueba realizó más de 20 mil correcciones de ruta. Después de eso, la pelota fue plantada sin ningún problema.

La corporación usó una forma débil de inteligencia artificial para controlar su punto de acceso volador. Inicialmente, los globos se mantuvieron en el mismo lugar, utilizando algoritmos especialmente diseñados que tenían en cuenta muchos factores al mismo tiempo. Estos son altitud, coordenadas de objeto, velocidad del viento, hora del día, estación del año y mucho más. El problema es que cuando se lanza un globo estratosférico, nadie sabe con certeza cómo terminará esto: hay demasiados factores que afectan un cilindro de gas, algunos de los cuales son impredecibles. Es decir, no se puede enseñar al algoritmo a resolver de inmediato los problemas que surgen con el desplazamiento de globos perfectamente. Por lo tanto, se decidió usar AI. "En lugar de pasar tiempo apoyando la posición de los globos en un solo lugar, dedicamos más tiempo a nuestros usuarios".

Al controlar el globo, el sistema informático está aprendiendo gradualmente. Habiendo encontrado la solución óptima en uno de los casos, usará esta solución en el otro caso, si las condiciones se repiten o se cierran. "Estos algoritmos pueden manejar la celebración de globos en un lugar mucho mejor que cualquier persona", dijo Sal Candido, quien anteriormente era responsable de una de las áreas de desarrollo del Proyecto Loon.

Los autos hacen bien su trabajo, pero no son perfectos. El problema es que a menudo surgen nuevas condiciones, factores que afectan críticamente el movimiento de la pelota. En este caso, los cálculos deben realizarse de nuevo, con un ajuste simultáneo de la velocidad del globo. Cándido defendió su trabajo científico sobre el control óptimo estocástico. Y aportó su experiencia a Google Project Loon. Aquí decidió aplicar el principioControl óptimo de los sistemas estocásticos para mantener la red de globos en un solo lugar.

Esta no es la primera vez que Google utiliza una forma débil de IA en sus proyectos. El caso más famoso de una corporación que trabaja con IA es la creación de un sistema para jugar go. AlphaGo, el desarrollo de la división Google DeepMind, fácilmente derrotó a uno de los jugadores más fuertes del mundo en Lee Sedol. Unos meses después, la corporación pudo reducir el consumo de energía en sus centros de datos en un 40% gracias a otro servicio de inteligencia artificial, también desarrollado por DeepMind.

No se habla de usar las capacidades de las redes neuronales en Project Loon. En cambio, los ingenieros del proyecto aplicaron los conceptos básicos del proceso gaussiano.. Para "entrenar" el algoritmo de control de aerostatos, los ingenieros cargaron datos en vuelos anteriores al sistema. En total, los globos del proyecto volaron unos 17 millones de kilómetros. Utilizando el proceso gaussiano, el sistema de navegación puede determinar el curso óptimo de la pelota, indicar cuándo es mejor que el globo suba y cuándo baje. Los empleados de la corporación han desarrollado modelos para predecir el movimiento de masas de aire a diferentes alturas.



Los pronósticos del sistema informático aún no son perfectos. En algunos casos, ella se equivoca. Y no porque funcione mal, sino porque las condiciones climáticas en la estratosfera son algo poco predecible. Para reducir el porcentaje de errores, los especialistas utilizaron el entrenamiento estimulado de un sistema informático. E incluso después de realizar el pronóstico de la trayectoria del globo, los sistemas en tierra y los sensores de bola continúan monitoreando las condiciones climáticas. Si algo cambia, el pronóstico preliminar de la trayectoria se puede cambiar de acuerdo con los nuevos datos. Todo el trabajo se realiza en tiempo real.

Cándido dice que el uso de la IA para ajustar el movimiento de globos y administrar toda la red de puntos de acceso aéreo fue posible solo gracias a los recursos de la compañía. Todos los cálculos se realizan en sus potentes centros de datos. Y los datos que deben procesarse son muy, muy importantes. Según los participantes del proyecto Project Loon, hasta ahora el trabajo de los sistemas informáticos está lejos de ser perfecto. Pero incluso entonces, el aprendizaje automático funciona, y las computadoras manejan los globos cada vez mejor con el tiempo.



Mejora de los sistemas de servicio. Por ejemplo, para comenzar las bolas desde 2015, " Autostart". Esta es una plataforma especial con la que un equipo de cuatro puede lanzar un aerostato cada 15 minutos. Antes de crear la plataforma, cada lanzamiento individual era un evento completo. Para enviar una pelota con éxito a la estratosfera, se requerían 5-7 personas, que podían lanzar una pelota a los 45 minutos a una velocidad del viento de no más de 9 kilómetros por hora (ahora la velocidad del viento puede superar este valor, llegando a 24 km / h).

Source: https://habr.com/ru/post/es397921/