# 继无人车之后，Google 把气球也交给了 AI

- 作者：吴羚
- 发布时间：2016-09-26 12:43
- 分类：新创
- 原文：https://www.ifanr.com/722545

![谷歌上网气球](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/09/loon.jpg)

几年前，为了让全世界人民都能用上互联网，Google 搞了几个大气球（Loon）飘浮在各地上方。如今，他们认为已经积累了足够多的飞行数据，可以用 AI 来接管气球飞行了。

![谷歌上网气球](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/09/google-loon.gif)

由于侧身移动或使用推进系统的成本极其高昂，Google 上网气球只能通过增加或减少气球内的氦气控制其升降，从而借助平流层不同的气流实现移动。至于什么时候该上升或下降，都是由硬算法控制的。

所谓硬算法，就是根据不同的海拔、位置、风速、时间等条件，预先设定好应对方案。不过，鉴于平流层复杂的气候条件，有限的方案并不能完全应对飞行时遇到的各种突发情况。

[据美国《连线》杂志报道](https://www.wired.com/2016/09/project-loon-google-brings-ai-skies/)，Loon 项目的工程师们将使用机器学习系统取代原先的硬编码控制算法，让 AI 学会操作气球沿着最佳航线飞行。

![谷歌上网气球](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/09/ballon.jpg)

图片来自：[Technologhy Review](https://www.technologyreview.com/s/602457/ai-is-taking-control-of-project-loon/?utm_campaign=internal&utm_medium=homepage&utm_source=top-stories_2)

Google 用来控制气球飞行的 AI，并不涉及深层神经网络，而是一种较为简单的机器学习形式——高斯过程（Gaussian）。但核心原理与其他机器学习系统一样，都是通过数据的积累，不断更新系统算法，让其从中吸取教训。

AI 系统能够持续分析新数据，更好地应对气候变化，这是硬编码算法所无法做到的。此外，AI 的出现，也能让工程师们从繁琐的算法中抽身，投入精力解决其它问题。

![谷歌上网气球](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/09/ai-loon.jpg)

图片来自：[Solveforx](https://www.solveforx.com/loon/)

目前，Google 已经收集并分析了此前多达 1700 万公里的气球飞行数据，导航系统已经能开始预测气球的线路了。此前 Google 气球在秘鲁领空停留了长达 3 个月的时间，便是借助 AI 实现的。

当然，目前这些预测并不算完美，毕竟平流层的天气复杂多变，很难进行准确预测。

据前 Google 工程师萨尔‧坎迪（Sal Candido）介绍，气球所遇到的不确定性远高于团队预期，因此他们还补充了一个强化学习导航系统。在作出预测后，系统会持续收集气球所面临的新数据，用以优化自己的行为。

根据此前媒体透露的信息，Loon 气球上搭载有天气仪，能够将气象信息传回地面终端，至于气球是如何检测天气变化、风向等情况的技术细节，由于 Google 对于 Loon 项目的确切运行模式守口如瓶，我们暂时也无法得知。

题图来自：[Engadget](https://www.engadget.com/2015/10/29/project-loon-encircle-the-globe-indonesia/)