Google: KI hält Stratosphärenballons in festem Gebiet.

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Loon ist aus dem Versuchslabor Google X hervorgegangen.

Das Unternehmen bietet über Stratosphärenballons Internetzugang in Regionen mit schwacher Netzabdeckung.

Das neue Steuerungssystem ist effizienter als die alte, manuell optimierte Methode.

Marc Bellemare und seine Kollegen beschreiben nun in der Zeitschrift Nature technische Details der Methode.

Wissenschaftler von Google Research und Loon, einem Spin-off von Google, haben eine KI trainiert, einen Stratosphärenballon mittels Reinforcement Learning autonom in einem festen Gebiet zu halten.

Die KI lässt den Ballon steigen oder sinken, so dass er Aufwinde aus verschiedenen Richtungen nutzen kann, um ihn in einem Radius von 50 Kilometern um seinen Referenzpunkt zu halten.

Google verwendet Reinforcement Learning, um Stratosphärenballons stationär zu halten.

Diese Strategie ist jedoch energetisch nicht immer optimal.

Die Google-Forscher wollten deshalb testen, ob das Reinforcement Learning eine bessere Lösung für das Problem wäre.

Der Algorithmus führt in einer Simulation eine große Anzahl verschiedener Aktionen aus, um zu lernen, welche Strategie zum größtmöglichen Erfolg führt.

In letzter Zeit wird die Methode vor allem bei Computerspielen mit grossem Erfolg eingesetzt.

Im Gegensatz zu Spielszenarien verfügt die KI jedoch nur über begrenzte und fehlerhafte Daten für dieses Problem.

Bellemare und Kollegen füllten diese Lücken, indem sie den Winddaten zufällig erzeugte Geräusche hinzufügten.

Die Ballons verwenden solarbetriebene Pumpen, um Luft anzusaugen oder abzulassen und so aufzusteigen oder zu fallen.

Da die Winde in der Stratosphäre ziemlich konstant sind, lassen sich die Ballons recht zuverlässig steuern: Bewegt sich ein Ballon zu weit von seinem Referenzpunkt weg, sucht die Steuerung anhand von meteorologischen Daten und Windprognosen nach einer Höhe, in der ein geeigneter Wind weht.

Der bisher verwendete Algorithmus “Station Seeker” war recht konservativ.

Er bevorzugte Winde, die in einem möglichst kleinen Winkel zum Ziel und mit möglichst geringer Geschwindigkeit wehen.

Die Methode könne nicht allein auf Ballons zur Vernetzung angewendet werden, schreiben die Forscher.

Hochgebirgsballons, die an einem Ort bleiben, könnten auch für eine Vielzahl anderer Aufgaben eingesetzt werden, etwa für Umweltmessungen oder die Beobachtung von Waldbränden.

“Die Hauptanwendung für Loon besteht darin, unterversorgten Bevölkerungsgruppen Konnektivität zu bieten”, schreibt Bellemare.

Die Fähigkeit, einen Kontrolleur schnell für andere Zwecke auszubilden, eröffnet dem Team jedoch eine Reihe von Möglichkeiten, die es verfolgen kann.

Darüber hinaus ist die Messlatte in dieser Frage recht hoch angesetzt.

Denn aufgrund der Einschränkungen durch die Navigationsmethode und der unvollständigen Informationen über das Windsystem errechneten die Forscher eine Obergrenze von 68 Prozent der Zeit innerhalb des 50-Kilometer-Radius.

Mehr, so schreiben sie, könne “selbst bei perfekter Kenntnis des Windsystems” nicht erreicht werden, da es Situationen gebe, in denen die vorherrschenden Winde eine Lösung schlicht unmöglich machen würden.

Wenn die Informationen über die Winde unvollständig sind, kommen die Forscher zu einer Obergrenze von 55 Prozent.

Weil mehr Informationen somit die Kontrolle verbessern würden, werden die Ballone künftig während des Fluges Daten sammeln.

Das neuronale Netz während des Betriebs weiter lernen zu lassen, wäre jedoch wenig sinnvoll, schreibt Bellemare, weil es bereits “Millionen von Flügen in der Simulation” absolviert hat.

Das auf diese Weise trainierte neuronale Netz konnte die Aufgabe tatsächlich besser bewältigen als der bisher verwendete Algorithmus: Der Ballon blieb etwa 55 Prozent der Zeit in einem Radius von 50 Kilometern um den Referenzpunkt, während Station Seeker dies nur 40 Prozent der Zeit schaffte.

Dies liest sich auf den ersten Blick nicht sehr beeindruckend.

In absoluten Zahlen jedoch verbrachte der Ballon innerhalb von 24 Stunden rund 3,5 Stunden mehr im Zielgebiet.

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