0 просмотров

Искусственный интеллект в космосе

Когда мы думаем о роботах, мы склонны персонифицировать этих нечеловеческих помощников и придавать им человеческие черты. Но даже несмотря на то, что было проведено много исследований по разработке этих человекоподобных машин, мы все еще далеки от мира, в котором они могли бы взять верх или даже имитировать действия человека.

Роботы — это машины со встроенным искусственным интеллектом. Они используются во всевозможных ситуациях, особенно там, где они могут облегчить напряженные задачи или выполнить миссии, которые слишком опасны для человека.

Термин «искусственный интеллект (ИИ)» включает в себя все методы, которые позволяют компьютерам имитировать интеллект, например, компьютеры, анализирующие данные, или системы, встроенные в автономные транспортные средства. Обычно системы с искусственным интеллектом обучают люди — процесс, который включает в себя написание очень большого количества сложного компьютерного кода.

Но искусственный интеллект также можно создать с помощью машинного обучения (МО), которое учит машины учиться самостоятельно. ML — это способ «обучения» относительно простого алгоритма усложнению. Огромные объемы данных загружаются в алгоритм, который со временем корректируется и совершенствуется. В машинном обучении машины обрабатывают информацию так же, как люди, путем разработки искусственных нейронных сетей. Этот тип искусственного интеллекта сделал большой шаг вперед с момента появления Интернета.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект влияет на цифровой маркетинг

Глубокое обучение (ГО) — это специализированная техника машинного обучения, при которой машина использует многоуровневые искусственные нейронные сети для обучения выполнению сложных задач, таких как распознавание изображений. Это может происходить с помощью обучения с учителем (например, загружать в систему изображения Луны и Земли до тех пор, пока она не сможет успешно идентифицировать оба типа) или обучения без учителя, когда сеть сама находит структуру. Хорошими примерами глубокого обучения являются онлайн-сервисы перевода, библиотеки изображений и навигационные системы для беспилотных автомобилей или космических кораблей.

AI/ML в космосе

Наиболее успешные реализации искусственного интеллекта, основанные на глубоком обучении, сегодня редко используются в космической отрасли, поскольку (статистические) модели, разработанные в рамках нейронной сети, не удобочитаемы для человека, и до сих пор их было невозможно воспроизвести.

ИИ и, в частности, машинному обучению еще предстоит пройти долгий путь, прежде чем он будет широко использоваться в космических приложениях, но мы уже начинаем видеть, как он внедряется в новые технологии.Одной из областей, в которой тщательно изучается применение ИИ, является работа со спутниками, в частности, для поддержки работы больших спутниковых созвездий, что включает в себя относительное позиционирование, связь, управление по окончании срока службы и так далее.

Системы машинного обучения также широко используются в космических приложениях для аппроксимации сложных представлений реального мира. Например, при анализе огромных объемов данных наблюдения Земли или данных телеметрии с космических аппаратов машинное обучение играет важную роль.

Статья в тему:  «Как искусственный интеллект может спасти вашу жизнь»

Потенциальные применения ИИ также тщательно изучаются в спутниковых операциях, в частности, для поддержки работы крупных спутниковых созвездий, включая относительное позиционирование, связь и управление окончанием срока службы.

Кроме того, все чаще можно встретить системы машинного обучения, анализирующие огромное количество данных, поступающих от каждой космической миссии. Данные с некоторых марсоходов передаются с помощью ИИ, и эти марсоходы даже научились ориентироваться самостоятельно.

Его развитие прошло долгий путь за последние пару десятилетий, но сложные модели и структуры, необходимые для ML, необходимо будет улучшить, прежде чем он сможет быть широко полезен. ИИ также в настоящее время не хватает надежности и адаптируемости, необходимых в новом программном обеспечении; эти качества нужно будет улучшить, прежде чем он захватит космическую отрасль.

Деятельность по открытию и подготовке

В рамках основной деятельности ЕКА в ряде исследований изучалось использование искусственного интеллекта для космических приложений и операций космических кораблей.

Элемент Discovery базовой деятельности недавно профинансировал ряд исследований по разработке программного обеспечения, концепций и протоколов, чтобы довести миссию ESA OPS-SAT до предела. Некоторые из них включали искусственный интеллект. Менеджер космического корабля OPS-SAT Дэвид Эванс сказал, что «ИИ — это широкий термин для фактически бесконечного набора инструментов, и было здорово увидеть конкретные приложения, использующие различные инструменты из разных областей».

В настоящее время космическим кораблям необходимо связываться с Землей, чтобы выполнять свою работу, но разработка автономных космических аппаратов, использующих искусственный интеллект для самообслуживания, была бы очень полезна для исследования новых частей Солнечной системы и снижения стоимости миссии. Более раннее исследование требований к автономии для будущих группировок космических аппаратов определило необходимые технологии для улучшения автоматизации, включая автономную навигацию, автоматизированный анализ телеметрии и возможность обновления программного обеспечения.

Статья в тему:  Что делает IC Design в искусственном интеллекте

Более недавнее исследование было сосредоточено на управлении сложными группировками, для которых изучаются новые автоматизированные процедуры для снижения активной рабочей нагрузки наземных операторов. Автоматизация как наземного, так и космического сегментов снизит потребность в человеческом вмешательстве — особенно для больших созвездий автоматизированные маневры предотвращения столкновений могут стать реальной помощью.

Другие исследования, проведенные в рамках основной деятельности ЕКА, включают изучение того, как рой пикоспутников может развивать коллективное сознание, и изучение того, как искусственный интеллект может использоваться в передовых операциях и технологиях миссии, а также в инновационных концепциях, механизмах и архитектурах безопасности.

Космические технологии и космические приложения производят огромное количество данных, включая телеметрию космических аппаратов и данные о продуктах — полезные научные данные, которые собирает космический аппарат, например информацию о Земле со спутника наблюдения Земли. Еще одним применением машинного обучения является анализ всех этих данных. Одно исследование, проведенное в рамках основной деятельности ESA, вводило исторические данные миссии в алгоритмы машинного обучения для поиска новых функций, полезных для будущих процессов проверки телеметрии, проверки команд и написания процедур.

Астро дрон

Системы глубокого обучения обучаются посредством неконтролируемой подачи данных или усиленного обучения. Есть много возможных приложений DL, включая автоматическую посадку, интеллектуальное принятие решений и полностью автоматизированные системы.Группа передовых концепций ЕКА (ACT) очень активна в этой области.

В частности, ACT изучал эволюционные вычисления, которые включают в себя написание компьютерного кода таким образом, чтобы учитывались все эволюции. Лучшие результаты сохраняются, а худшие отбрасываются — как в биологической эволюции. Одним из применений этого было вычисление траекторий планет.

Статья в тему:  Что такое предварительная индексация в искусственном интеллекте

ACT также исследовал использование машинного обучения в области наведения, навигации и управления. В частности, они рассматривали возможность использования больших роев маленьких роботов, которые делятся своей информацией в сети: если один робот узнает на опыте, что определенный маневр выгоден, весь рой узнает об этом. Это называется групповым обучением.

Другие примеры деятельности ИИ, поддерживаемой ACT, включают исследование приложения для мобильных телефонов, которое улучшит автономные возможности космических зондов и оптимизирует системы слежения за звездами.

Применение AI/ML в масштабах ЕКА

Переход от этих базовых действий к реальным космическим приложениям может показаться большим шагом, но ЕКА уже начинает использовать ИИ и машинное обучение в своих космических миссиях. Например, вездеходы могут объезжать препятствия, самостоятельно прокладывая путь через «неизвестные» поля. Искусственный интеллект также помогает астронавтам на борту Международной космической станции, более подробную информацию о котором можно найти в следующем разделе этой статьи.

Миссия ESA по планетарной обороне Hera будет использовать ИИ, поскольку он направляет себя через космос к астероиду, применяя подход, аналогичный беспилотным автомобилям. В то время как у большинства миссий в дальнем космосе есть окончательный водитель на Земле, Hera будет объединять данные с разных датчиков, чтобы построить модель своего окружения и принимать решения на борту, и все это автономно.

Тем временем на Марсе интеллектуальное программное обеспечение для передачи данных на борту марсоходов устраняет человеческие ошибки планирования, которые в противном случае могут привести к потере ценных данных. Это увеличивает количество полезных данных, поступающих от нашего планетарного соседа.Та же технология может быть использована в долгосрочных миссиях, которые будут исследовать Солнечную систему, а это означает, что они потребуют минимального контроля со стороны людей-контролеров на Земле.

Статья в тему:  Как искусственный интеллект помогает финансовым организациям

Спутникам, вращающимся вокруг Земли, также требуется больше автономии, поскольку им необходимо чаще совершать маневры по предотвращению столкновений, чтобы уклоняться от растущего количества космического мусора. В январе 2021 года ЕКА и Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта (DFKI) учредили ESA_Lab@DFKI, лабораторию по передаче технологий, которая работает над системами искусственного интеллекта для спутниковой автономии, возможностей предотвращения столкновений и многого другого.

Кроме того, ЕКА накопило достаточный опыт использования ИИ для обработки огромных объемов данных для извлечения значимой информации. Этот метод уже был реализован в более «земных» приложениях, включая мониторинг количества автомобилей в торговом центре, прогнозирование финансовых показателей розничных продавцов, мониторинг изменения климата и поддержку полиции в их усилиях по поимке преступников.

Наблюдение за Землей — это одна из областей, в которой ИИ уже используется более широко. В настоящее время ЕКА работает над цифровым близнецом Земли, копией, постоянно получающей данные наблюдения Земли и искусственный интеллект, чтобы помочь визуализировать и прогнозировать естественную и человеческую деятельность на планете. Кроме того, приборная панель ЕКА «Быстрое наблюдение за Землей» показывает, как ИИ можно использовать для мониторинга экономических показателей — например, комбинация коммерческих спутниковых данных и ИИ использовалась для отслеживания изменений в производстве автомобилей в Германии и движения самолетов Аэропорт Барселоны. А FSSCat, запущенный в сентябре 2020 года, является первой европейской миссией по наблюдению за Землей, на борту которой есть ИИ в виде ИИ-чипа ɸ-sat-1. ɸ-sat-1 повышает эффективность отправки огромных объемов данных обратно на Землю.

Статья в тему:  Какая именно отрасль Siri в искусственном интеллекте

Серьезной проблемой для судоходного сектора является безопасное и эффективное автономное плавание по морям.Проект под руководством ЕКА уже применяет ИИ для достижения автономной ситуационной осведомленности, что позволяет кораблю надежно ощущать окружающую среду. Эти системы искусственного интеллекта изначально будут развернуты для поддержки экипажей людей, а корабли без экипажа — более долгосрочная цель.

Что другие космические агентства делают в этой области?

Немецкий аэрокосмический центр (DLR) уже много лет разрабатывает методы искусственного интеллекта для применения в космосе и на Земле и в 2021 году создал Институт безопасности искусственного интеллекта. В 2018 году DLR запустила помощника с искусственным интеллектом для поддержки своих астронавтов в их повседневных задачах на борту Международной космической станции (МКС). Полностью управляемый голосом CIMON (компаньон Crew Interactive MObile) может видеть, говорить, слышать, понимать и даже летать! CIMON вернулся через 14 месяцев, но в декабре 2019 года ему на смену прибыл CIMON-2. Предполагается, что CIMON-2 останется на МКС в течение трех лет.

НАСА также использует ИИ для многих приложений и создало группу искусственного интеллекта, которая выполняет фундаментальные исследования, поддерживающие научный анализ, операции космических кораблей, анализ миссий, операции сети дальнего космоса и космические транспортные системы. Агентство исследовало возможность повышения эффективности и надежности сетей связи с помощью когнитивного радио, которое выделяет области «белого шума» в диапазонах связи и использует их для передачи данных; это позволяет максимально использовать ограниченные доступные полосы частот электросвязи и сводит к минимуму время задержки. Он также недавно применил ИИ для калибровки изображений Солнца, улучшая данные, которые ученые используют для исследования Солнца. Для исследования дальнего космоса НАСА также рассматривало возможность разработки более автономных космических кораблей и посадочных модулей, чтобы решения можно было принимать на месте, устраняя задержки, возникающие из-за времени ретрансляции связи.

Статья в тему:  Как узнать квору искусственного интеллекта

НАСА также сотрудничало с Google, чтобы обучить свои обширные алгоритмы искусственного интеллекта для эффективного просеивания данных миссии «Кеплер» для поиска сигналов от экзопланеты, пересекающей перед ее родительской звездой.Это успешное сотрудничество быстро привело к открытию двух новых экзопланет, ранее пропущенных учеными-людьми. После своего первоначального успеха проект обрабатывает данные других миссий, чтобы продолжить поиск новых планет.

Используя множество данных ЕКА и НАСА со всей нашей Солнечной системы, проект AIDA (анализ данных искусственного интеллекта), финансируемый в рамках European Horizons 2020 Framework, разрабатывает интеллектуальную систему, которая будет считывать и обрабатывать данные из космоса, стремясь принести о новых открытиях, выявлять аномалии и распознавать структуры.

JAXA Int-Ball

Японское космическое агентство (JAXA) также разработало интеллектуальную систему, которая фотографировала эксперименты в японском модуле МКС, KIBO. Int-Ball JAXA работал автономно и мог делать фото и видео. Он был разработан для обеспечения автономности вне- и внутрикорабельных экспериментов, стремясь при этом приобрести технологии робототехники, необходимые для будущих исследовательских миссий.

Между тем, французское космическое агентство CNES работает с французской компанией Clemessy над разработкой симулятора гидродинамических систем с использованием нейронных сетей ИИ, Космическое агентство Великобритании профинансировало проект, в котором ИИ использует ИИ для обнаружения захороненных археологических останков на спутниковых снимках, а Итальянское космическое агентство даже сотрудничает с ними. — основал компанию, ориентированную на ИИ.

Последнее обновление 31 марта 2022 г.

Статья в тему:  Что общественность хочет от искусственного интеллекта

Нравиться

Спасибо за лайк

Вы уже лайкнули эту страницу, вы можете поставить лайк только один раз!

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
0
Оставьте комментарий! Напишите, что думаете по поводу статьи.x
Adblock
detector