谷歌“气球互联网”新进展:用AI控制气球 不怕Wi-Fi信号被“吹”出服务区

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更长的飞行时间,更少的能量消耗,更复杂的飞行动作。这是Google“气球互联网”项目“Project Loon”交回的最新成绩单。Google母公司Alphabet于2013年6月正式启动Project Loon计划,该计划旨在将AI技术与超压气球相结合,为更多地区提供低价且高速的无线互联网服务,尤其是与市中心相距甚远的偏远地区。
 

昨日,最新分析结果显示,在飞跃太平洋的39天里,Loon气球表现出了比以往更好的性能——基于最新人工智能系统,它能够更快地计算出气球的最佳导航路径;在目标区域上飞行的时间更长,消耗的能量更少,更关键的是,它还提出了研究团队此前未曾想到过的新的导航动作。

而这一最新人工智能系统正是基于强化学习( Reinforcement-Learnin,RL)算法的AI系统。

研究人员称,这是他们首次将RL系统应用到航空航天产品中。Loon取得的成绩,表明RL可以作为解决现实世界自主控制问题的有效解决方案。

目前,有关这项研究发现的论文成果已经登上了《Nature》杂志。

 

接下来,我们来具体聊一下:Google为什么要开展“气球互联网”计划,以及强化学习系统到底解决了哪些难题。

“气球互联网”计划

你可能难以想象,在互联网如此普及的当下,全球还有一半的以上的用户无法享受到这项服务。

2013年,为了让30多亿用户所在的偏远地区覆盖互联网,Alphabet正式启动了高空互联网服务项目。之后几年,陆续有不少科技公司也加入了这个队伍,比如SpaceX、OneWeb等。

其中最值得一提的,是马斯克的“太空互联网”计划,他计划向太空发射42000颗通信卫星,在地球低空轨道形成一个巨型星座来完成与地面的通信任务。目前他已经成功发射了近900颗卫星。

相比于马斯克的“太空卫星”,Alpbet则把通信业务的核心放在了“高空气球”上。

 

具体来说,用“高空气球”实现地面通信的过程如下:当气球上升到高空平流层后(超过云层12英里高),利用“太阳能技术”吸收能量以作为电力支持,然后通过“算法系统控制( Algorithmic Control)”让气球上下飘动,并根据风向捕捉风流信号,将气球稳定在一个固定区域。

最后通过“网状回路(Mesh Networking)技术”,将互联网数据包从一个气球传输至另一个气球;从气球传输至在屋顶建立天线的家庭和企业用户;最后将这些用户的数据传输出去。

这一过程中,如果气球在平流层飞行的时间越长,意味着Loon越可以在较低成本下为目标区域提供更长久的连通性,这也意味着互联网服务将不仅可以覆盖到更偏远的地区,而且它的价格也会更便宜。

在近几年的飞行测试中,Loon的平流层飞行时长不断刷新着世界纪录,目前最高成绩已经达到312天,接近一整年。

 

这项最高飞行纪录开始于2019年5月,Loon从波多黎各(Puerto Rico)起飞,进入秘鲁(Peru),然后在那里进行为期三个月的飞行测试测试结束后,向南越过太平洋,于今年3月在墨西哥的巴哈(Baja)登录。

这项记录刷新了当时223天的最高记录,Loon首席技术官Sal Candido在博客中表示,创纪录的飞行成绩是该公司努力发展技术,并以创新的方式推动硬件和软件向不断升级的结果。

当时Loon的软件系统还并未引入RL。

目前,Loon已经在澳大利亚、昆士兰、肯尼亚、新西兰、加州中央峡谷以及巴西利亚东北部等多个地区提供了Loon测试服务。去年,因受到飓风袭击的影响,美国电信运营商还利用Project Loon为超过25万的灾民提供了网络连接。

 

不过,在以上服务过程中,Loon的平流层导航问题依然面临很大的挑战。

此次,基于RL系统的提出为解决当前的挑战提供了一种全新的解决方案,与原有的气球导航系统相比,RL算法改善了飞行过程中的决策时间问题。

谷歌加拿大公司的研究科学家、论文一作马克·贝勒马尔(Marc Bellemare)表示,

通过强化学习,我们可以根据数据决定该如何操作,AI不仅可以做出决策,而且可以根据移动的时间做出实时决策。

Loon:强化学习飞行控制器

如果在一个区域提供完全的网络覆盖,Loon一次至少要运行5到10个气球。如果覆盖范围扩大,需要调用周围的备用气球,在空中组建一个更大的网状网络。

在这一过程中,气球一般会出现以下状况:一是因电池报废等因素,导致气球寿命缩短并自动降落。二是受飓风等恶劣天气影响,气球被吹出固定服务区;

三是最关键也是难度最高的气球导航。

上文已经提到过,Loon的气球导航是通过球体上下移动,寻找合适的气流来进行导航。

如下图(a)气球通过在不同高度的风之间移动来接近它的指定位置。(b)显示了气球的飞行线路,蓝色圆直径代表50公里,为气球之间的最佳距离。

 

但气流是不稳定的东西。靠风在天空中移动就像使用一个道路网,在那里街道会改变方向、车道数和速度限制,甚至在不可预知的时间完全消失。

 

因此要做到这一点就需要一套更复杂的算法—强化学习。通过训练飞行控制器,RL可以形成一套控制策略,以处理高维的、异质的输入,并优化长期目标。比如,RL已经在Dota 2等即时策略性游戏中多次战胜人类顶级玩家,而且在长远策略方面表现惊人。

而对于一个好的飞行控制器,需要确保三点:精准且丰富和数据集,最低负载消耗以及低计算成本。

在数据集方面,研究人员根据欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的全球再分析数据(ERA5)创建了可信的风数据集,并通过数据集的模型训练重新解释历史天气观测的结果。(ERA5提供了用程序噪声修改的基准风,通过产生高分辨率风场改变驱动程序噪声的随机种子,可以提高控制器建模误差的鲁棒性。)

在最低负载消耗方面,研究人员将部署控制器的平均功率控制在了StationSeeker之下(之前的风控制系统),同时使用奖励r对目标进行了编码。当气球距离保持在50公里范围内时,r=1为最大值。当然这种奖励也与气球的状态有关,也就是说,它的响应随时间t的变化而提供不同的指示(上升、下降或停留)

当系数小于1时,最优控制器将使未来回报的预测折现总和最大化,即“回报”。

 

其中E表示期望值。Rs表示飞行控制器从初始状态形成的长期值。

最后,计算成本主要体现在风的测量上,研究人员使用高斯过程将气球的测量结果与ECMWF的预报结果相结合,将风预报作为先验平均值。后验分布的方差量化了不同风估计的不确定性。作为控制器的输入,对气球正上方和下方的风大小和相对方位进行编码,在181个气压等级下,范围为5 kPa到14 kPa。

太平洋高空测试

基于以上RL控制器,研究人员在太平洋上空进行了为期39天的气球导航测试

从2019年12月17日—2020年1月25日,Loon累计飞行了约2884小时。这些数据被划分为851个三小时时间,每个时间段作为一个独立样本。最终测试结果显示,

RL控制器在平流层内飞行的时间更长(TWR50 79%对72%;U=850, 410.5,P<10-4);高度控制使用的功率更少(29w对33w,U=1048,814,P<10-4)。

 

与StationSeeker相比,在50公里射程内,RL控制器根据风况使用不同的策略,可以使其在25-50km射程内花费更多的时间(图4b);通过主动移动以返回目标区域,缩短了偏移时间(图4c)。同时也让它节省了更多能耗(图d)最后,RL控制器利用海拔高度将电池容量过剩的太阳能转化为了势能(图4e)。

这些结果表明,强化学习是解决现实世界中自主控制问题的有效解决方案,在传统控制方法(StationSeeker)无法满足要求的情况下,需要创建与真实动态环境持续交互的人工智能体。

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