Wi-Fiバルーンが機械学習の素晴らしい例

ますます緊密に接続されているこの年齢では、世界中のインターネットアクセスが利用できるか、あるいは世界中のインターネットアクセスが不足していることが懸念されています。

Google自身のように、常に最先端のアイデアを模索しているGoogleのR&D会社「X」(以前はGoogle Xと呼ばれていた)を入力します。しかし、彼らの最新のトリックのために、彼らはまったく現代的ではない技術的アプローチ、すなわち風船を使用しています。 Project Loonというコンセプトは、世界の遠隔地の上空を浮き上がってWi-Fi信号を下ろすコンピュータと機械でいっぱいの風船です。本質的に浮動携帯電話の塔と考えることができます。

PixarのUpの思い出を思い起こさせるこのアイデアは、最近、システムに関わるコンピュータが、自分自身で変化する風のパターンにどのように適応するかを学習しているような興味深い開発をしました。バルーンが信号を最も必要とする領域に浮かんでいるために、科学者は空気中の変化する風のパターンを調整し、予測することもできる人工知能でコンピュータをプログラミングした。これらの計算は、人間の科学者や研究者が予測するのがますます困難になると思われますが、Project Loonに関わるAIはこれまでのところタスクの頭を満たしています。

彼らは十分に学んだことがあります。既存のバルーンは指定された場所に、より長い時間、より一貫して残ることができるので、バルーンの使用が少なくなる(たとえば、面積あたり200個でなく10個のバルーン)ことがあります。 Gaussian ProcessesやGP'sと呼ばれるこのAIプログラム技術は、以前のプログラムよりはるかに少ないデータを使用して計算と予測を行うことができ、維持管理や監視が少なくてすみます。

最も重要な部分は、機械学習として知られているものへの最初の実生活の応用であり、本質的にAIプログラムで進行中であり、それ自体で応用するための知識を得ることです。 過去にAIは、最近取り上げたように、デジタル領域での適応と学習の能力を示しています。

しかし、実際にAIがコンピュータシミュレーションの外で実際の世界で新しい知識と能力を適用するには、大きなオープンメリットとして、より多くの人々のためのインターネット接続が大きなメリットとして広く開かれています。

参考

http://www.outerplaces.com/science/item/14713-internet-balloons-became-great-example-machine-learning