" Искусственный интеллект развивается такими темпами, что он больше не ограничивается решением проблем на нашей планете.
В последние годы искусственный интеллект набирает обороты, позволяя нам решать проблемы быстрее, чем когда-либо могли позволить традиционные вычисления. Например, недавно DeepMind, дочерняя компания Google , занимающаяся искусственным интеллектом, разработала AlphaFold2 , программу, которая решает проблему сворачивания белков . Это проблема, которая ставила ученых в тупик на протяжении 50 лет. Достижения в области искусственного интеллекта позволили нам добиться прогресса во всех дисциплинах - и они не ограничиваются приложениями на этой планете. От разработки миссий до очистки орбиты Земли от мусора - вот несколько способов, которыми искусственный интеллект может помочь нам продвинуться дальше в космосе.
Помощники космонавтов
Вы помните Тарса и Кейса, роботов-помощников из фильма «Интерстеллар»? Хотя этих роботов еще не существует для реальных космических миссий, исследователи работают над чем-то подобным, создавая интеллектуальных помощников для помощи астронавтам. Эти помощники на основе искусственного интеллекта, даже если они могут выглядеть не так модно, как в фильмах, могут быть невероятно полезны для исследования космоса.
Недавно разработанный виртуальный помощник потенциально может обнаружить любые опасности в длительных космических полетах, такие как изменения в атмосфере космического аппарата - например , увеличения углекислого газа - или неисправность датчика, которые могут быть потенциально вредными. Затем он предупредит экипаж предложениями по проверке.
Помощник AI называется Cimon был доставлен на Международную космическую станцию (МКС) в декабре 2019 года, где он проходит испытания в течение трех лет. В конце концов, Cimon будет использоваться для снижения стресса астронавтов, выполняя задания, которые они просят. НАСА также разрабатывает спутника для астронавтов на борту МКС под названием Робонавт , который будет работать вместе с астронавтами или без него ыполнять слишком рискованные для них задачи.
Планирование миссии
Планирование миссии на Марс - непростая задача, но искусственный интеллект может облегчить ее. Новые космические миссии традиционно основываются на знаниях, полученных в результате предыдущих исследований. Однако эта информация часто может быть ограничена или доступна не полностью. Это означает, что поток технической информации ограничен тем, кто может получить к ней доступ и поделиться ею среди других инженеров-проектировщиков миссии. Но что, если бы вся информация практически обо всех предыдущих космических полетах была доступна любому, кто обладает полномочиями, всего в несколько кликов?
Однажды может появиться более умная система - похожая на Википедию, но с искусственным интеллектом, которая сможет отвечать на сложные запросы с надежной и актуальной информацией - чтобы помочь в раннем проектировании и планировании новых космических миссий. Исследователи работают над идеей помощника инженера-проектировщика, чтобы сократить время, необходимое для первоначального проектирования миссии, которое в противном случае требует много рабочих часов человека.
«Дафна» - один из примеров умного помощника при проектировании спутниковых систем наблюдения Земли. Дафна используется системными инженерами в командах разработчиков спутников. Это облегчает их работу, предоставляя доступ к соответствующей информации, включая отзывы, а также ответы на конкретные запросы.
Обработка спутниковых данных
Спутники наблюдения Земли генерируют огромные объемы данных. Эти данные принимаются наземными станциями порциями в течение длительного периода времени, и их необходимо собрать вместе, прежде чем их можно будет проанализировать. Хотя было несколько краудсорсинговых проектов для проведения базового анализа спутниковых изображений в очень небольшом масштабе, искусственный интеллект может прийти нам на помощь для подробного анализа спутниковых данных.
При огромном объеме полученных данных ИИ оказался очень эффективным в их обработке. Он использовался для оценки накопления тепла в городских районах и для объединения метеорологических данных со спутниковыми изображениями для оценки скорости ветра.
AI также помог с оценкой солнечной радиации с использованием данных геостационарных спутников, среди многих других приложений. AI для обработки данных может также использоваться для самих спутников. В недавнем исследовании ученые протестировали различные методы искусственного интеллекта для удаленной спутниковой системы мониторинга состояния здоровья . Он способен анализировать данные, полученные со спутников, для обнаружения любых проблем, прогнозирования работоспособности спутников и представления визуализации для принятия обоснованных решений.
Космический мусор
Одна из самых больших космических проблем 21 века - это борьба с космическим мусором . По данным ESA , существует около 34 000 объектов размером более 10 см, которые представляют серьезную угрозу для существующей космической инфраструктуры. Существуют некоторые новаторские подходы к борьбе с угрозой, такие как разработка спутников для повторного входа в атмосферу Земли, если они будут развернуты в области низкой околоземной орбиты, что приведет к их полному разрушению под контролем.
Другой подход - избегать любых возможных столкновений в космосе, предотвращая образование любого мусора. В недавнем исследовании исследователи разработали метод проектирования маневров предотвращения столкновений с использованием методов машинного обучения (ML).
Еще один подход - использовать огромные вычислительные мощности, доступные на Земле, для обучения моделей машинного обучения, передачи этих моделей на космический корабль, уже находящийся на орбите или в пути, и использовать их на борту для принятия различных решений. Один из способов обеспечения безопасности космических полетов недавно был предложен с использованием уже обученных сетей на борту космического корабля. Это обеспечивает большую гибкость при проектировании спутников при минимальной опасности столкновения на орбите.
Системы навигации
На Земле мы привыкли к таким инструментам, как Google Карты, которые используют GPS или другие навигационные системы. Но для других внеземных тел такой системы пока нет. У нас нет навигационных спутников вокруг Луны или Марса, но мы могли бы использовать миллионы изображений, которые у нас есть с наблюдательных спутников, таких как Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO).
В 2018 году группа исследователей из НАСА в сотрудничестве с Intel разработала интеллектуальную навигационную систему с использованием ИИ для исследования планет. Они натренировали модель на миллионах фотографий, полученных из различных миссий, и создали виртуальную карту Луны.
Продолжая исследовать Вселенную, мы продолжим планировать амбициозные миссии, чтобы удовлетворить наше врожденное любопытство, а также улучшить жизнь людей на Земле. В наших усилиях искусственный интеллект поможет нам как на Земле, так и в космосе сделать это исследование возможным.
