Cientistas canadenses e americanos mantiveram um balão não tripulado em posição na estratosfera por semanas, ensinando um controlador de IA a responder às mudanças nas condições, mesmo sem conhecimento preciso dos padrões do vento.
A esperança deles é que esta aplicação bem-sucedida de aprendizado de máquina – descrita em um artigo na revista Nature – abrirá o caminho para uma tecnologia de monitoramento ambiental totalmente autônomo.
Balões de “super pressão” cheios de hélio são rotineiramente usados para realizar experimentos e monitorar o clima na alta atmosfera. Quando desviados do curso, eles precisam voltar a pairar sobre um local fixo no solo, conhecido como sua estação.
Esses ajustes exigem a mudança da altura do balão: mover-se entre as camadas da atmosfera onde a direção do vento muda para ser empurrado de volta à posição por um vento favorável.
Os balões de navegação automática atuais buscam ventos mais leves – e, portanto, mais lentos – ou requerem uma bateria significativa para explorar os ventos mais adequados.
Em seu trabalho, uma equipe do Google Research no Canadá e da organização americana Loon usou o aprendizado de reforço profundo para ensinar um controlador de IA a tomar uma série de decisões ideais – isto é, mover o balão para cima, para baixo ou não fazer nada.
Eles usaram dados de registros históricos de vento e observações de vento locais e, como os dados de vento são esparsos, criaram um algoritmo que preencheu as lacunas adicionando “ruído” gerado aleatoriamente, permitindo assim que a IA previsse melhor a amplitude de ventos que poderia ocorrer.
Em um experimento de 39 dias sobre o Oceano Pacífico, balões controlados pela tecnologia – chamada StationSeeker – voltaram à posição com sucesso mais rápido do que balões com controladores convencionais, usando energia de bateria comparável.
“Nosso algoritmo usa aumento de dados e um design de autocorreção para superar o principal desafio técnico da aprendizagem por reforço a partir de dados imperfeitos”, escrevem os autores. “Ao reagir ao seu ambiente em vez de impor um modelo a ele, o controlador de aprendizagem por reforço ganha uma flexibilidade que permite que ele continue a ter um bom desempenho ao longo do tempo.”
Em um comentário complementar na Nature, Scott Osprey da Universidade de Oxford, Reino Unido, observa que o ambiente em que o estudo foi conduzido – a estratosfera acima do equador – está sujeito a condições de vento persistentes e particulares por vários meses por ano, o que provavelmente desempenhou um papel importante no sucesso da experiência.
“O sistema de Bellemare e seus colegas pode, portanto, lutar para obter o mesmo sucesso em outros locais”, acrescenta.
No entanto, a pesquisa demonstra que a aprendizagem por reforço pode ser uma solução eficaz para os desafios enfrentados pelo controle autônomo de máquinas. Em balões de super pressão, essa tecnologia pode abrir uma gama de aplicações comerciais e científicas, na Terra e além.
“Esses balões já são usados para estudar ondas de pequena e grande escala na estratosfera tropical e para detectar sons de baixa frequência produzidos pelo oceano, raios e terremotos”, diz Osprey.
“Eles também foram propostos para uso em futuras explorações da atmosfera de Vênus, em busca de sinais de vulcanismo ativo e assinaturas químicas de vida.”
Outros usos incluem monitoramento ambiental de longo prazo – por exemplo, verificação da qualidade do ar nas cidades ou liberação de carbono no degelo do permafrost – ou para monitorar rotas de migração de animais ou o movimento de pessoas através das fronteiras.
“Essas aplicações se tornarão cada vez mais relevantes à medida que os efeitos das mudanças climáticas se tornam mais pronunciados, à medida que as restrições ao movimento são impostas por eventos globais como o COVID-19 e à medida que a mitigação das mudanças climáticas de longo prazo envolvendo a aviação leva à busca de plataformas alternativas para fazer observações aéreas ”, conclui Osprey.
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Traduzido e editado por equipe Isto é Interessante
Fonte: Cosmos Magazine
