在 Google X 神秘實驗室中，有這樣一個項目 Project Loon，旨在通過高空熱氣球為世界上尚無互聯(lián)網(wǎng)接入的地區(qū)提供互聯(lián)網(wǎng)接入服務?，F(xiàn)在該項目已經(jīng)從實驗室中分離出來。

對于谷歌來說，將熱氣球升空至平流層并不是一件難事。但是有一個難題是他們不得不考慮的：熱氣球在空中的位置太難控制。

而近日，谷歌在南美秘魯升空了一顆互聯(lián)網(wǎng)熱氣球，氣球在秘魯平流層的滯空時間長達98天。這個消息讓人震驚了。因為現(xiàn)階段的導航系統(tǒng)只能讓氣球上升或下降，卻不能操縱它前后左右移動。而如果使用更為復雜導航系統(tǒng)，則會使得熱氣球飛負重過高，會縮短氣球的滯空時間。

那么，谷歌是如何做到的呢？Project Loon 項目小組表示，這是在人工智能的幫助下完成的。

谷歌的研究人員通過人工智能算法有效引導了高空熱氣球。從某種意義上說，這也代表了整個科技界在人工智能領域的重要轉(zhuǎn)變。

在使用手工算法引導高空氣球時，氣球?qū)Ш较到y(tǒng)會根據(jù)高度、位置、風速以及時間等變量作出預定的反應。但是 AI 算法則更好利用了機器學習的優(yōu)勢：通過對大量數(shù)據(jù)進行實時分析，算法可以不斷進行學習。它根據(jù)過去發(fā)生的事實，預測并改變即將作出的操縱。

Project Loon 負責人、前谷歌搜索工程師 Sal Candido 指出，“我們在恰當?shù)奈恢煤喜捎昧藱C器學習的方法。這些算法比人工處理更加高效。”

當然，人工智能算法并不意味著作出的選擇都是正確的。當熱氣球進入平流層后，仍然會有很多的不確定性。但是通過機器學習技術(shù)，研究人員可以對熱氣球進行更有效的控制。

機器學習在 Project Loon 上的應用與谷歌、Facebook 以及 Twitter 在 AI 領域的研究有些類似。這些公司的人工智能技術(shù)正在朝著深度神經(jīng)網(wǎng)絡方向邁進，這種技術(shù)是模擬人類大腦的神經(jīng)元網(wǎng)絡算法，可以用于智能手機的語音識別、人臉識別以及個性化搜索結(jié)果等。

Project Loon 并沒有使用這種深層神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)。它使用的是一種簡單機器學習技術(shù)，但基本原理相同。在整個項目進行過程中，公司已經(jīng)收集了超過 1700 萬公里的氣球飛行數(shù)據(jù)，導航系統(tǒng)能夠控制氣球什么時候上升或下降。

不過這種預測方法并是不完美的，天氣等眾多復雜因素的影響仍然存在，熱氣球所遇到的情況遠比想象的要復雜。

Via androidauthority

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