導讀： 幾年前，為了讓全世界人民都能用上互聯(lián)網(wǎng)，Google搞了幾個大氣球（Loon）飄浮在各地上方。如今，他們認為已經(jīng)積累了足夠多的飛行數(shù)據(jù)，可以用AI來接管氣球飛行了。
由于側身移動或使用推進系統(tǒng)的成本極其高昂，Google上網(wǎng)氣球只能通過增加或減少氣球內(nèi)的氦氣控制其升降，從而借助平流層不同的氣流實現(xiàn)移動。至于什么時候該上升或下降，都是由硬算法控制的。
所謂硬算法，就是根據(jù)不同的海拔、位置、風速、時間等條件，預先設定好應對方案。不過，鑒于平流層復雜的氣候條件，有限的方案并不能完全應對飛行時遇到的各種突發(fā)情況。
據(jù)美國《連線》雜志報道，Loon項目的工程師們將使用機器學習系統(tǒng)取代原先的硬編碼控制算法，讓AI學會操作氣球沿著最佳航線飛行。
Google用來控制氣球飛行的AI，并不涉及深層神經(jīng)網(wǎng)絡，而是一種較為簡單的機器學習形式——高斯過程（Gaussian）。但核心原理與其他機器學習系統(tǒng)一樣，都是通過數(shù)據(jù)的積累，不斷更新系統(tǒng)算法，讓其從中吸取教訓。
AI系統(tǒng)能夠持續(xù)分析新數(shù)據(jù)，更好地應對氣候變化，這是硬編碼算法所無法做到的。此外，AI的出現(xiàn)，也能讓工程師們從繁瑣的算法中抽身，投入精力解決其它問題。
目前，Google已經(jīng)收集并分析了此前多達1700萬公里的氣球飛行數(shù)據(jù)，導航系統(tǒng)已經(jīng)能開始預測氣球的線路了。此前Google氣球在秘魯領空停留了長達3個月的時間，便是借助AI實現(xiàn)的。
當然，目前這些預測并不算完美，畢竟平流層的天氣復雜多變，很難進行準確預測。
據(jù)前Google工程師薩爾?坎迪（SalCandido）介紹，氣球所遇到的不確定性遠高于團隊預期，因此他們還補充了一個強化學習導航系統(tǒng)。在作出預測后，系統(tǒng)會持續(xù)收集氣球所面臨的新數(shù)據(jù)，用以優(yōu)化自己的行為。
根據(jù)此前媒體透露的信息，Loon氣球上搭載有天氣儀，能夠將氣象信息傳回地面終端，至于氣球是如何檢測天氣變化、風向等情況的技術細節(jié)，由于Google對于Loon項目的確切運行模式守口如瓶，我們暫時也無法得知。
