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Nato nel 2013, il progetto Loon è stato creato da Google – da X, per essere precisi – per portare internet laddove la rete non è accessibile e risulta tecnicamente difficile realizzare infrastrutture atte allo scopo. Pochi giorni fa è stato festeggiato il nuovo record di volo dei palloni aerostatici, capaci di librarsi nella stratosfera per 312 giorni consecutivi. Nonostante i successi e i progressi registrati nel corso degli anni, il progetto necessita di ulteriori implementazioni per poter garantire efficienza ed efficacia, considerando anche che altre soluzioni stanno rapidamente avanzando – una su tutte: Starlink.

Guidare un pallone aerostatico attraverso la stratosfera ha solamente due semplici opzioni: andare su o andare giù“, viene spiegato in un post di approfondimento pubblicato su Medium dal CTO di Loon Salvatore Candido. Nonostante ciò, farlo andare esattamente dove si vuole è particolarmente difficile, visto che il pallone segue i venti dominanti: per spostarlo e far sì che vada a coprire determinate zone si rendono così necessari non solo continui aggiustamenti da parte dell’uomo, ma anche lo sviluppo di algoritmi e modelli predittivi.

Loon e Google AI hanno così sviluppato un sistema di navigazione avanzato basato sul deep reinforcement learning, metodo di apprendimento automatico il cui funzionamento è stato spiegato dal team sulle pagine di Nature e che sfrutta il paradigma dell’insegnamento rafforzativo. In pratica, è una tecnica “che consente a un agente di apprendere per tentativi ed errori in un ambiente interattivo facendo tesoro dei feedback delle proprie azioni ed esperienze“. Niente procedure predefinite a tavolino, dunque, ma massima libertà di movimento con un processo iterativo che mira a migliorare il comportamento correggendo costantemente gli errori commessi. Inizialmente non si pensava che questa potesse essere una soluzione adatta per i palloni aerostatici in stratosfera, ma proseguendo la ricerca ci si è resi conto che può essere la strada giusta da percorrere.


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Di admin