newsroom 12/4 '20 posted
• .. 더 적은 전력을 사용하여 풍선을 조종한다는 것은 사람들을 인터넷, 정보 및 다른 사람들과 연결하는 데 더 많은 전력을 사용할 수 있다는 것을 의미합니다. "
• 테스트 결과 RL은 성층권 풍선 비행대에 실용적이라는 것이 입증되었습니다.
• 오늘날 사용되고 있는 항법 시스템은 시뮬레이션에서 풍선 항법을 실험하는 컴퓨터를 통해 학습하는 알고리즘에 의해 해결된 복잡한 과제에 직면해 있습니다.
• 지금까지, RL 관제사는 거의 3000시간 비행시간 동안 풍선 그룹을 항해해 왔는데, 이 회사는 이것을 "우수한 결과"라고 부릅니다.
• 룬과 구글 AI 팀은 룬을 넘어 성층권 항법에 대한 우리의 연구가 RL이 근본적으로 지속적이고 역동적인 활동을 위해 복잡하고 실제적인 시스템을 제어하는 데 유용할 수 있다는 증거가 될 수 있기를 바라고 있습니다. 우리는 Loon 유지과제가 지역사회가 다루어야 할 중요한 열린 연구 문제인 RL의 측면을 강조한다고 생각합니다.
• 이 스테이션 유지 문제에 대한 Loon의 AI 기반 솔루션은 수요일 Nature에 발표된 연구 논문에 설명되어 있으며 기본적으로 풍선의 고도를 조정하여 올바른 바람 흐름을 포착하여 필요한 곳에 있는지 확인합니다.
• 룬 CTO 살바토레 칸디도는 "우리가 아는 한, 생산 항공우주 시스템에 강화 학습을 배치한 것은 세계 최초"라고 말했습니다.
• 이러한 결과는 강화 학습이 기존의 방법이나 사람의 개입으로 충분하지 않은 실제 자율 제어 문제에 대한 효과적인 솔루션임을 보여 주며, 실제 동적 환경과 지속적으로 상호 작용하는 인공 지능 에이전트를 만드는 데 필요한 단서를 제공합니다.





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