Китайский спутник протестировал на орбите большую языковую модель ИИ
На орбите

Китайский спутник протестировал на орбите большую языковую модель ИИ

8 октября 2024 года, 14:42

Китайская частная компания ADA Space успешно провела технические испытания большой языковой модели искусственного интеллекта (ИИ) на околоземной орбите. Тесты прошли на борту спутника, запущенного в конце сентября. Далее нейросеть попытается сгенерировать данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) в 3D-формате.

Как сообщает агентство «Синьхуа», в период с 25 сентября по 5 октября спутник в общей сложности провел 13 проверок языковой модели ИИ. Нейросеть тестировали при различных условиях эксплуатации и температуре, направляя ей несколько типов логических вопросов.

По данным компании, испытания подтвердили, что технология способна адаптироваться к орбитальным условиям. Кроме того, выяснилось, что во время работы в космосе сохраняется надежность вычислительной спутниковой платформы и вычислительная мощность полезных нагрузок.

Следующий этап предполагает сбор спутником информации с помощью ДЗЗ в трехмерном формате прямо на орбите. В генерации объемных изображений ему должен помочь ИИ. Как отмечают в ADA Space, подобное применение машинного обучения в области 3D-визуализации данных ДЗЗ может пригодиться в целом ряде сфер, включая экономику малых высот, туризм и спорт.

Экспериментальный спутник отправился на околоземную орбиту 24 сентября с помощью ракеты-носителя «Цзелун-3», которая успешно стартовала с морской платформы «Дунфэн хантяньган» в акватории Желтого моря в провинции Шаньдун на востоке Китая. Помимо него, на борту находилось еще семь других космических аппаратов от различных коммерческих компаний.

Ранее российские ученые создали алгоритмы ИИ, которые способны в несколько раз повысить чувствительность и разрешение одной из двух крупнейших нейтринных обсерваторий мира – байкальского подводного нейтринного телескопа Baikal-GVD. Технология позволит эффективнее обрабатывать информацию и быстрее анализировать ее. Кроме того, благодаря машинному обучению ученые смогут исследовать низкоэнергетические нейтрино, которые ранее были недоступны для датчиков.