Ученые рассказали, как ИИ помогает разрабатывать ядерные двигатели для дальних полетов
Частные компании и космические агентства ежегодно отправляют в космос сотни ракет, и количество запусков будет только расти. Однако для масштабных миссий на Луну и Марс инженерам необходимо решить главную проблему — проблему двигателя. Существующие технологии пока не позволяют путешествовать между планетами быстро и безопасно. Группа исследователей из Университета Северной Дакоты, в которую вошли Маркос Фернандес Тоус, Прити Наир, Саи Сусмита Гудданти и Сриджит Видьядхаран Наир, объяснила, как искусственный интеллект помогает преодолеть этот барьер.
Авторы статьи делают ставку на машинное обучение и его подвид — обучение с подкреплением. Этот метод позволяет компьютеру учиться на собственном опыте, а не просто следовать жестким инструкциям. Ученые сравнивают работу такого алгоритма с игрой в шахматы. Гроссмейстер во время партии не просчитывает каждый ход с нуля. Он опирается на опыт тысяч сыгранных матчей и интуитивно узнает знакомые ситуации на доске. Обучение с подкреплением создает у машины похожую интуицию, но компьютер обрабатывает информацию со скоростью, которая недоступна человеку. Система наблюдает за результатами своих действий в симуляции, оценивает их и выбирает лучшую стратегию для достижения цели.
Эта способность находить неочевидные решения особенно полезна при проектировании ядерных тепловых двигателей. Такая технология считается одной из самых перспективных для полетов на Марс. Принцип работы двигателя заключается в нагреве водорода за счет энергии деления атомов, как в обычных АЭС. Раскаленный газ расширяется и с огромной скоростью вырывается через сопло, что создает мощную тягу. Главная инженерная задача здесь — эффективно передать тепло от реактора к водороду. В первых разработках 1960-х годов использовали топливо в форме простых призм. Сейчас инженеры ищут более сложные формы, которые увеличат площадь контакта и улучшат теплообмен.
Человеку трудно рассчитать идеальную геометрию реактора из-за огромного количества переменных. Нужно учесть свойства материалов, скорость потока газа и температуру. Здесь на помощь приходит искусственный интеллект. Алгоритм перебирает бесчисленные варианты конструкции — от керамической гальки до колец со сложными каналами. Программа находит такую конфигурацию, которая обеспечивает максимальную передачу тепла и при этом выдерживает экстремальные нагрузки.
Еще более сложная задача стоит перед разработчиками термоядерных двигателей. В отличие от деления ядер, термоядерный синтез объединяет легкие атомы и высвобождает еще больше энергии. На Земле для этого строят гигантские установки, но они слишком тяжелые для космоса. Ученые работают над компактными реакторами, например, поливеллами (polywell). Это небольшие устройства в форме куба, где плазма удерживается магнитными полями. Чтобы реакция шла стабильно, полями нужно управлять с ювелирной точностью. Обучение с подкреплением помогает системе мгновенно реагировать на поведение плазмы и удерживать ее внутри ловушки.
Космический ИИ: как нейросети помогают человечеству «завоевать» Солнечную систему
Искусственный интеллект полезен не только при создании техники, но и во время полета. Современные спутники и корабли часто выполняют несколько задач одновременно и могут менять приоритеты прямо на орбите. Это затрудняет планирование запасов топлива. Алгоритмы анализируют ситуацию в реальном времени и помогают проложить оптимальный маршрут. Компьютер рассчитывает траекторию так, чтобы сэкономить энергию и выполнить миссию даже при неожиданных изменениях условий.
Визуализация Sustainability Times
Самое популярное
