Advertisement

تكنولوجيا وعلوم

إنجاز جديد.. بالونات "Loon" تعتمد على الذكاء الاصطناعي!

Lebanon 24
03-12-2020 | 11:00
A-
A+
Doc-P-771523-637425875225646529.jpg
Doc-P-771523-637425875225646529.jpg photos 0
facebook
facebook
facebook
telegram
Messenger
A+
A-
facebook
facebook
facebook
telegram
Messenger
حقّقت "بالونات Loon"، وهي الشركة المملوكة لشركة "ألفابت" والمسؤولة عن نقل الإنترنت إلى الأرض من بالونات الهيليوم في طبقة الستراتوسفير، إنجازًا جديدًا، بحيث إن نظامها للملاحة لم يعد يُدار ببرامج من تصميم الإنسان، ويتم بدلاً من ذلك توجيه البالونات حول العالم بالذكاء الاصطناعي.
Advertisement

وتستخدم الشركة الآن نظام التحكم في الطيران المعزّز العميق القائم على التعلم، الذي يكون أكثر كفاءة ومهارة من النظام الأقدم الذي صنعه الإنسا، بحسب ما أورد موقع "البوابة العربية للأخبار التقنية".

ويدير النظام الآن أسطول بالونات "Loon "فوق كينيا، حيث أطلقت "Loon" أول خدمة إنترنت تجارية لها في شهر تموز بعد اختبار أسطولها في سلسلة من مبادرات الإغاثة في حالات الكوارث وبيئات الاختبار الأخرى في معظم العقد الماضي.
 
وعلى غرار الطريقة التي حقق بها الباحثون تقدمًا مذهلاً في الذكاء الاصطناعي فيما يتعلق بتعليم أجهزة الحاسب كيفية لعب ألعاب الفيديو المتطورة، فإنّ التعلم المعزز هو تقنية تسمح للبرنامج بتعليم نفسه المهارات من خلال التجربة والخطأ.

ومن الواضح أن مثل هذا التكرار غير ممكن في العالم الحقيقي عند التعامل مع البالونات العالية الارتفاع التي يكون تشغيلها مكلفًا وحتى إصلاحها أكثر تكلفة في حالة تعطلها.

وعلمت "Loon"، مثل العديد من مختبرات الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تحولت إلى التعلم المعزز لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي المتطورة، نظامها للتحكم في الطيران كيفية قيادة البالونات باستخدام المحاكاة الحاسوبية، وذلك بمساعدة فريق الذكاء الاصطناعي في شركة "غوغل".
 
وتقول "Loon" إنّ نظامها مؤهل ليكون أول نظام لهذا النوع من الذكاء الاصطناعي في العالم يستخدم في نظام طيران تجاري، ويتفوق على النظام الذي صممه البشر.

وفي أول اختبار حقيقي للنظام عبر بيرو في تموز 2019، واجه نظام الطيران الذي يتحكم فيه الذكاء الاصطناعي النظام التقليدي، الذي يتم التحكم فيه عبر خوارزمية من صنع الإنسان تسمى "StationSeeker".

وتعتقد "Loon" الآن أن نظامها يمكن أن يكون بمثابة دليل على أن التعلم المعزز العميق يمكن أن يكون مفيدًا للتحكم في أنظمة العالم الواقعي المعقدة من أجل النشاط المستمر والديناميكي بشكل أساسي.
 
 
 
 
المصدر: البوابة العربية للأخبار التقنية
تابع
Advertisement

أخبارنا عبر بريدك الالكتروني

إشترك