Om hun hogedrukballonnen door de stratosfeer te laten navigeren, maken Loon en Google AI met succes gebruik van reinforcement learning (RL). Dit is een vorm van machine learning waarbij een agent met vallen en opstaan kan leren in een interactieve omgeving, op basis van feedback op de eigen acties en ervaringen. Dit in tegenstelling tot de conventionele benadering van geautomatiseerde systemen die werken volgens vaste, handmatig door ingenieurs vastgelegde procedures.
In een blog legt Loon uit waarom RL praktisch is voor hun vloot stratosferische ballonnen. De meest complexe taak van het navigatiesysteem van Loon wordt opgelost door een algoritme dat leert door een computer die experimenteert met gesimuleerde ballonnavigatie. Dit is waarschijnlijk de eerste toepassing van reinforcement learning in een actief lucht- en ruimtevaartsysteem. De technische details van deze prestatie zijn nu gepubliceerd in Nature.
Zwevende torens
Loon is een project om communicatie naar afgelegen gebieden te brengen met behulp van een ballon, die in wezen functioneert als een zwevend netwerk van zendmasten, die mogelijk miljarden mensen van een connectie voorziet, die nu geen verbinding met internet hebben. Lees hier de blogpost.
