Космический ИИ: как нейросети помогают человечеству «завоевать» Солнечную систему
Искусственный интеллект открывает перед человечеством уникальные перспективы в решении сложных задач в космосе. Нейросети оптимизируют работу исследовательских зондов, продлевая срок их службы и обеспечивая устойчивую связь на сверхдальние расстояния. Приближается момент, когда алгоритмы полностью возьмут на себя управление многоспутниковыми группировками на околоземной орбите. И, пожалуй, самое главное - ИИ делает гораздо более эффективной работу планетоходов, оптимизирует поиски воды и полезных ископаемых на планетах и иных телах Солнечной системы. Только с его помощью человек сможет "завоевать" окрестности нашей звезды, став мультипланетным видом.
«Умные» дальние зонды
В дальнем космосе традиционные методы дистанционного отслеживания состояния аппарата становятся неэффективными из-за увеличивающегося объёма собираемой информации и задержек в передаче данных. Поэтому, для экспедиций, которые находятся вне зоны близкого контроля человека, необходимы системы, способные обрабатывать астрономически огромные объёмы данных и самостоятельно принимать решения в режиме реального времени, адаптируясь к непредсказуемым условиям космического пространства, предотвращая сбои в работе техники и увеличивая научные результаты.
Одним из вариантов решения стала AstroAI — автономная система на основе искусственного интеллекта, разработанная компанией Interstellar Research Network (IRN) со штаб-квартирой в Пало-Альто, Калифорния.
AstroAI включает в себя алгоритмы самодиагностики дальних зондов, которые используют машинное обучение для прогнозирования возможных сбоев до их возникновения. Это позволяет предотвратить или устранить проблемы без вмешательства с Земли.
Благодаря усовершенствованным технологиям робототехники с использованием искусственного интеллекта, аппараты компании IRN могут выполнять техническое обслуживание и ремонт самостоятельно. Используя глубокое обучение, AstroAI способна определять небесные объекты, требующие внимания, и корректировать параметры полета в режиме реального времени для оптимизации результатов исследований. После внедрения этой системы компания отметила повышение эффективности обработки данных, полученных зондами, на 40%, и значительное снижение критических сбоев.
AstroVigil — это система диагностики и мониторинга, созданная на основе ИИ, помогающая в режиме реального времени отслеживать состояние и безопасность космических аппаратов и, если надо, их экипажей.
Традиционные системы мониторинга часто обнаруживают проблему только тогда, когда она уже становится серьёзной и вызывает срабатывание сигнализации. Для полётов в дальний космос, особенно пилотируемых, необходимо решение, которое могло бы прогнозировать возможные сбои и рекомендовать меры по их предотвращению. AstroVigil — это именно такое решение.
ИИ, применяемый в AstroVigil, способен предсказывать сбои и отклонения в работе систем, анализируя данные с датчиков космических аппаратов в режиме реального времени. Система также предлагает рекомендации по техническому обслуживанию и ремонту, которые могут быть выполнены роботами или людьми на борту.
Алгоритмы AstroVigil могут адаптироваться к новым условиям, постоянно обучаясь на текущих данных полета, чтобы улучшить свои прогнозы. Внедрение этого инструмента позволило сократить количество внеплановых технических работ на 50%, значительно повысить безопасность и надёжность космических экспедиций, продлить срок службы критически важных компонентов аппаратов, а также снизить затраты и риски.
ИИ помогает поддерживать устойчивую космическую связь с аппаратами, исследующими удаленные регионы Солнечной системы, и даже за ее пределами.
Огромные расстояния, которые сигналу необходимо преодолевать в открытом космосе, сильно замедляют передачу информации между Землёй и межпланетными зондами. Искусственный интеллект позволил разработать решения, которые повышают эффективность и надёжность передачи данных без необходимости физического обновления существующей инфраструктуры.
Например, система DeepSpaceNet, созданная компанией CosmicLink Solutions со штаб-квартирой в Кембридже, Массачусетс, использует передовые алгоритмы для оптимизации космической связи.
В режиме реального времени система анализирует расположение планет и солнечные помехи, чтобы найти наилучшие пути передачи сигнала.
С помощью методов машинного обучения DeepSpaceNet прогнозирует оптимальные временные окна для связи и корректирует распределение пропускной способности в соответствии с приоритетами космического аппарата и текущими потребностями в данных. Помимо этого, система оптимизирует алгоритмы коррекции ошибок, что существенно уменьшает потери при передаче информации, и применяет методы квантового шифрования для обеспечения безопасности конфиденциальных научных данных от киберугроз.
Использование DeepSpaceNet привело к улучшению качества сигнала от космических аппаратов на 50% и увеличению скорости передачи данных на 30%. Расширенные возможности связи позволили оперативно получать точные данные с космических аппаратов, что упростило анализ полученной информации и сократило время реагирования на эксплуатационные проблемы. Благодаря ИИ центр управления полётами смог принимать более обоснованные решения, повышая безопасность и научную эффективность космических полетов.
ИИ на других планетах
Искусственный интеллект оказался незаменимым помощником в интерпретации огромных массивов необработанных данных с высоким разрешением, собранных планетарными зондами и роверами. Своевременная обработка этой информации позволяет определять минеральный состав и геологические структуры планет, что необходимо для научных исследований и планирования будущих пилотируемых миссий. С каждым годом масштаб планетарных исследований растет, а традиционные подходы не только медленные, но и не обладают необходимой точностью для детального анализа рельефа местности.
Примером решения этой проблемы стала аналитическая платформа TerraMapper, разработанная компанией Orbital Insights из Сиэттла, предназначенная для автоматизации обработки планетарных изображений и данных датчиков. Ее ИИ использует методы глубокого обучения для повышения разрешения изображений и точной дифференциации геологических особенностей.
TerraMapper умеет прогнозировать геологический состав и выявлять интересные для дальнейшего изучения области, а также оценивать потенциальные опасности и расположение залежей полезных ископаемых.
Благодаря этой платформе удалось на 70% сократить время обработки планетарных данных, в сочетании с заметным повышением точности геологических оценок.
Искусственный интеллект также может расширить возможности самостоятельной работы планетоходов в суровых внеземных условиях. Примером автоматизации таких операций стала навигационная система MarsNav AI, установленная на марсоходы компании Red Planet Robotics из Сан-Диего, Калифорния. Навигация по непредсказуемой местности Марса создает проблемы для роботов-исследователей, которые должны эффективно работать в экстремальных условиях окружающей среды без постоянной связи с Землей. Так появилась необходимость в повышении их автономности для выполнения сложных научных задач и принятия критически важных навигационных решений без ввода данных в режиме реального времени от центра управления миссией.
MarsNav AI использует комбинацию бортовых камер и датчиков для создания подробных 3D-карт марсианской поверхности, выявления препятствий и расчета оптимальных маршрутов марсоходов. Кроме того, система умеет прогнозировать изменения окружающей среды, таких как пылевые бури.
Внедрение MarsNav AI позволит на 30% увеличить ежедневное расстояние, проходимое марсоходом, и на 40% повысить эффективность сбора данных, значительно расширяя научные результат. ИИ дает возможность центру управления сосредоточиться на стратегических решениях более высокого уровня.
ИИ на околоземной орбите
Искусственный интеллект оказался полезен и для спутниковых сетей на околоземной орбите. Рынок спутниковой связи расширяется и для того, чтобы терминалы могли обмениваться информацией, подходящей под требования клиентов, потребовалось использование спутников с гибкой программно-определяемой полезной нагрузкой (SDS).
В отличие от традиционных космических аппаратов, которые имеют фиксированную форму луча с определённым направлением и зоной покрытия, спутники SDS можно перепрограммировать после запуска. Это позволяет изменять форму луча, уровни мощности и частоты.
В последнее время всё больше операторов заказывают спутники SDS, чтобы адаптироваться к изменениям на рынке, вызванным появлением низкоорбитальных группировок, таких как OneWeb и Starlink.
По своей гибкости спутники SDS могут быть очень разными. На одном конце шкалы – простые аппараты, которые можно легко перенастроить для изменения зоны покрытия. На другом — спутники, которые для перенастройки можно перемещать по орбите и изменять частоту их вещания.
После запуска более адаптивных спутников SDS ожидается, что значительную часть функций по управлению ими возьмёт на себя ИИ. Эти аппараты также требуют более сложной наземной инфраструктуры, и искусственный интеллект поможет координировать работу спутниковых и наземных систем как единой сети.
Однако для интеграции ИИ в космические системы необходимы реальные данные для его обучения. Характеристики аппаратов со временем могут ухудшаться, что может привести к возникновению аномалий в поведении системы. Кроме того, условия полета часто могут быть непредсказуемы, поэтому алгоритмы необходимо будет повторно обучать в процессе работы с использованием собранных данных.
По этим причинам операторы спутниковой связи обычно не решаются полностью передать управление спутниковой группировкой искусственному интеллекту. По мнению экспертов, спутники SDS станут полностью автономными, когда у операторов будет возможность выбирать различные сценарии использования и степень контроля со стороны человека. Только после длительных испытаний и проверок спутниковые и наземные системы смогут взаимодействовать и работать вместе в полностью автоматическом режиме.
Самое популярное
