Уважаемые пользователи Голос!
Сайт доступен в режиме «чтение» до сентября 2020 года. Операции с токенами Golos, Cyber можно проводить, используя альтернативные клиенты или через эксплорер Cyberway. Подробности здесь: https://golos.io/@goloscore/operacii-s-tokenami-golos-cyber-1594822432061
С уважением, команда “Голос”
GOLOS
RU
EN
UA
lisak
5 лет назад

Искусственный интеллект выводит исследования космоса на новый уровень

Искусственный интеллект в освоении космоса набирает обороты. В ближайшие годы новые миссии, скорее всего, будут турбо-заряжены AI, когда мы отправимся на кометы, Луну и планеты и исследуем возможности добычи на астероидах.

"AI уже меняет правила игры, сделав научные исследования гораздо более эффективными. Мы говорим не только о удвоении, но и о кратном увеличении”, - сказал Леопольд Саммерер, руководитель отдела передовых концепций и исследований ESA.

Примеров предостаточно 

История AI и освоения космоса старше, чем многие, наверное, думают. Он уже сыграл значительную роль в исследованиях нашей планеты, Солнечной системы и Вселенной. 

Хорошим примером является спутник Eoth Observer 1 (EO-1). С момента запуска в начале 2000-х годов бортовые системы искусственного интеллекта помогали оптимизировать анализ и реакцию на природные явления, такие как наводнения и извержения вулканов. В некоторых случаях AI смог дать указание ЭО-1 начать захват изображений до того, как наземный экипаж узнал, что это произошло.

Других спутниковых и астрономических примеров предостаточно. Инструмент каталогизации и анализа изображений неба (SKICAT) помог классифицировать объекты, обнаруженные во время Второй съемки неба Palomar, классифицируя на тысячи больше объектов, сделанных в низком разрешении, чем мог бы сделать человек. Подобные системы искусственного интеллекта помогли астрономам идентифицировать 56 новых гравитационных линз, которые играют решающую роль в исследованиях темной материи.

Способность AI просматривать огромные объемы данных и находить корреляции будет приобретать все большее значение для получения максимальной отдачи от имеющихся данных. ESA ENVISAT производит около 400 терабайт новых данных каждый год.

AI готовится к Марсу

AI также используется для оптимизации траектории и полезной нагрузки. Оба элемента являются важными предварительными шагами к следующей миссии НАСА на Марс, марсоходу Mars 2020, который, по иронии судьбы, должен приземлиться на Красной планете в начале 2021 года.

AI, известный как AEGIS, уже находится на Красной планете на борту нынешних роверов НАСА. Система может обрабатывать автономное наведение камер и выбирать, что исследовать. Тем не менее, следующее поколение АИС сможет управлять транспортными средствами, автономно помогать в выборе исследований, динамично планировать и выполнять научные задачи.

На протяжении всей своей карьеры Джон Лейф Йоргенсен из DTU Space в Дании проектировал оборудование и системы, которые были на борту около 100 спутников. Он является частью команды, стоящей за автономным научным прибором PIXL Mars 2020 Rover, который широко использует AI. Его цель-исследовать, были ли на Марсе такие формы жизни, как строматолиты.

"Микроскоп PIXL расположен на руке ровера и должен быть помещен на 14 миллиметров от того, что мы хотим, чтобы он изучал. Это происходит благодаря нескольким камерам, установленным на марсоходе. Это может показаться простым, но процесс передачи и выяснения, где именно разместить руку, можно сравнить с идентификацией здания с улицы по снимку с крыши. Это то, для чего AI в высшей степени подходит”

AI также помогает PIXL работать автономно в течение всей ночи и непрерывно настраиваться по мере изменения окружающей среды—изменения температуры между днем и ночью могут составлять более 100 градусов по Цельсию, что означает, что земля под марсоходом, камерами, роботизированной рукой и изучаемой скалой находится на разном расстоянии.

"AI лежит в основе всей этой работы и помогает почти удвоить производительность”

Сначала Марс, Потом спутники планет

Марс, вероятно, далек от конечного пункта назначения в космосе. Спутники Юпитера давно очаровали ученых. Особенно Европа, в которой мог бы разместиться подземный океан, погребенный под ледяной корой толщиной около 10 км. Это один из наиболее вероятных кандидатов для поиска жизни в другом месте Солнечной системы.

Хотя эта миссия может быть совершена через некоторое время в будущем, НАСА в настоящее время планирует запустить космический телескоп Джеймса Уэбба на орбиту около 1,5 миллионов километров от Земли в 2020 году. Часть миссии будет включать автономные системы, оснащенные AI, которые будут контролировать полное развертывание 705-килограммового зеркала телескопа.

Расстояния между Землей и Европой, или Землей и телескопом Джеймса Уэбба, означают задержку связи. Что, в свою очередь, делает AI необходимым для того, чтобы иметь возможность принимать свои собственные решения. Примеры из проекта Mars Rover показывают, что связь между ровером и Землей может занять 20 минут из-за огромного расстояния. Миссия Европы будет занимать гораздо больше времени. 

Обе миссии в той или иной степени иллюстрируют одну из наиболее серьезных проблем, стоящих в настоящее время перед использованием AI в космических исследованиях. Как правило, существует прямая корреляция между тем, насколько хорошо работают системы AI и сколько данных в них было подано. Чем больше, тем лучше, так сказать. Но у нас просто не так много данных, чтобы кормить такую систему о том, с чем она может столкнуться в миссии в такое место, как Европа.

Вычислительная мощность представляет собой вторую проблему. Напряженный, трудоемкий процесс утверждения и риск радиации означает, что ваш компьютер дома, скорее всего, будет более мощным, чем что-либо, что собирается в космос в ближайшем будущем. Процессор 200 мегагерц, 256 мегабайт оперативной памяти и 2 гигабайта памяти звучат намного больше, чем Nokia 3210 (тот, который вы могли бы использовать в качестве хоккейной шайбы), чем iPhone X, но на самом деле это "мозг", который будет на борту следующего ровера.

Частные компании на взлёте

Частные компании помогают в преодолении этих ограничений. CB Insights отображает 57 стартапов в космическом пространстве, охватывающих такие разнообразные области, как природные ресурсы, потребительский туризм, НИОКР, спутники, проектирование и запуск космических аппаратов и анализ данных.

Дэвид Чу работает инженером в японской спутниковой компании Axelspace. Он объяснил, как частные компании ускоряют темпы геологоразведки и снижают затраты.

"Многие частные космические компании пользуются резервными системами и находят способы использования деталей и систем, которые традиционные компании считают некосмическими. Внедряя резервные копии и используя AI, можно интегрировать и использовать части, которые снижают затраты, не добавляя риска сбоя"

Терраформирование нашего будущего дома

Дальше в будущем ждут лунные снимки, подобные терраформированию Марса. Без AI подобные проекты по адаптации других планет к условиям, подобным земным, были бы невозможны.

Автономные корабли уже терраформируют здесь, на Земле. Биоуглерод инженерия использует беспилотники для посадки до 100 000 деревьев за один день. Дроны сначала исследуют и картографируют местность, затем алгоритм решает оптимальные места для деревьев, прежде чем вторая волна дронов осуществит фактическую посадку.

Как это часто бывает в случае экспоненциальных технологий, существует большой потенциал для синергизма и конвергенции. Например межу AI и робототехникой, или квантовых вычислений и машинного обучения. Почему бы не отправить робота, управляемого искусственным интеллектом, на Марс и не использовать его в качестве телеприсутствия для ученых на Земле? Можно утверждать, что мы уже находимся на ранних стадиях этого, используя системы VR и AR, которые берут данные с марсоходов и создают виртуальный ландшафт, ученые могут ходить и принимать решения о том, что роверы должны исследовать дальше.

Одно из самых больших преимуществ AI в исследовании космоса, возможно, не имеет большого отношения к его фактическим функциям. Чу считает, что всего за десять лет мы сможем увидеть первую добычу на астероидах в поясе Койпера с помощью искусственного интеллекта.

“Я думаю, что одна из вещей, которые делает AI для исследования космоса, заключается в том, что он открывает целый ряд новых возможных отраслей и услуг, которые оказывают более непосредственное влияние на жизнь людей на Земле”, - сказал он. "Это становится отраслью, которая оказывает реальное влияние на повседневную жизнь людей. В некотором смысле исследование космоса становится частью мировоззрения людей, и граница между нашей планетой и Солнечной системой становится менее важной”

Исчточник

1
114.371 GOLOS
На Golos с February 2017
Комментарии (3)
Сортировать по:
Сначала старые