很多文章的報道都是由微觀而宏觀 ， 今日小編講給大家帶來的關于Google的氦氣球在空中停留了將近一年的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對Google的氦氣球在空中停留了將近一年這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
如果您不知道，Google會有一個子公司Project Loon ， 該子公司由充氦氣球組成，旨在向世界偏遠地區提供Internet訪問 。這些高空氣球位于平流層中 ， 可形成空中無線網絡 。
【Google的氦氣球在空中停留了將近一年】就在去年 ， 該子公司宣布其氣球達到了100萬小時的平流層飛行 。而在10月，據透露，盧恩(Loon)在空中停留了312天，這意味著將近一年的時間，制造了平流層最長飛行的新紀錄 。它還覆蓋了約135,000英里(約21萬公里)的距離 。現在，在《自然》雜志上，懶人高管已經解釋了這些氦氣球如何能夠在空氣中停留近一年 。

事實證明，這很大程度上與風流和機器學習有關 。氣球由Loon的首席技術官Sal Candido提到“數字趨勢” ， 氣球在高空向上或向下導航，以捕捉有利的風流，從而將其引導至所需的方向 。
氦氣球何時上升或下降沒有手動操縱 。因此 ， 該決定是由復雜算法提取的數據來決定的 。盡管這些算法是由人類編寫的，并且經過了強化學習 ， 但是Google能夠利用AI并自行構建這些算法 。因此從技術上講，這使其成為更好的導航系統 。
還提到的是，與人類花費的時間相比 ， 機器可以在很短的時間內構建這些導航系統 。對于那些好奇的人來說，強化學習是一種受行為主義心理學極大啟示的機器學習 。Google DeepMind用它來教AI如何玩經典的Atari視頻游戲 。
盡管飛行氣球離玩游戲還很遙遠，但背后的想法卻保持不變 。據說這些人工智能氣球還基于歷史風知識以及預測的風和預計的未來飛行路線做出決策 。
因此，在氣球最終決定改變其航向或采取任何行動之前，必須對所有這些數據進行處理和計算 。除此之外 ， 新的強化學習方法還使Loon氣球靠近地面站，因此它們可以輕松發送和接收信號 。

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