100kitov.ru

Интересные факты — события, биографии людей, психология
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

5 способов использования искусственного интеллекта для освоения космоса

Умнее, дальше, точнее: как ИИ меняет полеты в космос

Мы в Binary District запустили новый курс по ИИ для бизнеса. На курсе мы много говорим про практическое применение искусственного интеллекта в разных отраслях: ритейле, медиа, медицине.

Но автоматизация помогает людям не только на Земле. В этой статье мы собрали примеры того, как ИИ может применяться (или уже применяется) для освоения космоса.

image

Под катом — семь кейсов: от предсказания бурь на Солнце до космического робоспасателя.

1. Прогнозировать солнечные бури и защищать от астероидов

Ученые из лаборатории NASA Frontier Development Lab в сотрудничестве с Microsoft и IBM работают над самообучаемыми системами для прогноза силы и масштаба солнечных бурь. В случае успеха их можно будет использовать не только для определения климата новых планет и их пригодности для жизни, но и для того, чтобы находить природные ресурсы.

Лабораторию основал новозеландский предприниматель Джеймс Парр, вдохновившись программой Обамы Asteroid Grand Challenge в 2013. Парр предложил NASA совместно работать над проектом, внедряющим передовые разработки в области ИИ в проекты защиты Земли от астероидов и других опасностей. По словам Парра, искусственный интеллект — единственная технология, пользу которой астрономы еще не успели оценить.

2. Открывать экзопланеты

В октябре 2018 года его топливный бак опустел, и телескоп завершил миссию. Однако уже после того, как Kepler закончил охотиться за новыми мирами, астрономы смогли открыть еще 104 экзопланеты, используя собранные им данные и информацию с телескопа Gaia.

image
Рендер телескопа Kepler (NASA)

Чтобы добиться такого результата, исследователи тренировали алгоритм с помощью данных, полученных от NASA. После изучения 15 тысяч тестовых сигналов телескоп смог правильно определить планеты в 96% случаев.

3. Делать репортажи с МКС

image
Если бы робота проектировал Pixar, он выглядел бы точно так же (JAXA/NASA)

В Японском агентстве аэрокосмических исследований (JAXA) разработали Int-Ball — дистанционно управляемый дрон, который снимает на камеру эксперименты, проводимые на борту космической станции, и отправляет их на Землю.

Все элементы Int-Ball напечатаны на 3D-принтере, передвигается он при помощи 12 пропеллеров, а ориентируется внутри МКС — по наклеенным розовым точкам-маркерам.

Маленький глазастый робот (весит Int-Ball всего килограмм, диаметр — 15 см) облегчает синхронизацию работы экипажа и команды на Земле. Дрон взял на себя несколько обязанностей астронавтов и уменьшил объем их работы на 10%. Планируется, что в будущем Int-Ball сможет отслеживать запасы продуктов и чинить сломанные детали корабля.

Первые видео, сделанные Int-Ball

4. Помогать аппаратам совершать посадку

Современные разработки с использованием ИИ постепенно делают программное обеспечение и технику более автономными, способными самообучаться. Самые ожидаемые разработки в этой области – корабли, способные самостоятельно корректировать путь по отношению к орбите, работать на автопилоте и приземляться на космической станции.


А еще ИИ помогает NASA создавать концепты межпланетных посадочных модулей. Например, такие

Выбрать участок для посадки — сложная и многомерная задача.Нужно, чтобы поверхность была относительно ровной, освещенной (если аппарат работает на солнечных батареях), чтобы участок был интересен исследователям. Кроме того, эти условия должны соблюдаться на достаточно большой площади — на случай, если зонд сядет не в точно намеченном месте, а рядом. При этом решения нужно принимать на основе неполных и разнородных данных о поверхности планеты, собранных из нескольких источников.

Для решения этой проблемы ученые разработали систему на основе ИИ, которая выбирает подходящую посадочную площадку для марсианской миссии. Разработка подробно описана здесь. Технология базируется на теории нечеткой логики. В отличие от обычной логики, утверждения могут быть не только истинными и ложными. В нечеткой логике используются такие понятия, как «утверждение верно с такой-то вероятностью» или «утверждение верно в такой-то мере».

Используя данные о рельефе, воздухе, составе почвы и других условиях в разных точках Марса, система автоматически отбирает подходящие места для посадки ровера. Программа работает так: разбивает поверхность Марса на маленькие участки, присваивает каждому число от 0 до 1 (0 — не подходит для посадки, 1 — подходит для посадки), группирует благоприятные участки вместе и предлагает их астрономам.

В теории программа может работать и в обратном направлении: подбирать правильный марсоход для исследования определенного ландшафта. Авторы проекта надеются, что скоро такие алгоритмы можно будет использовать для создания автономных марсоходов, которые связываются с Землей только в экстренных случаях. Это сделало бы исследование новых планет намного эффективнее и быстрее.

/>
Поиск подходящей локации

По словам инженера NASA Хиро Оно, автономные космические корабли уже в стадии разработки: возможно, Европа, один из спутников Юпитера, станет следующим пунктом назначения ученых.

Читайте так же:
Как сделать крутую квартиру из общественного туалета

5. Отслеживать радиацию

Огромную опасность для здоровья членов космических экипажей представляет радиоактивное излучение. Во время полета космонавты сталкиваются сразу с двумя типами ионизирующего излучения: солнечными вспышками и космическими лучами. Продолжительное воздействие таких лучей разрушает цепочки ДНК. Организм способен восстанавливать разрывы, но во время «починки» часто происходят ошибки, ведущие к мутациям.

Ученые со всего мира проводят совместные исследования в области ИИ для постоянного мониторинга здоровья космонавтов во время полета. Появление технологии, способной отслеживать минимальные изменения в состоянии членов экипажа, позволит вовремя принять меры и избежать тяжелых последствий.

6. Быть товарищем

Полеты в космос – огромный стресс для человека, и не только с физической точки зрения. Долгие месяцы, проведенные вдали от родных, часто без возможности связаться с ними – сложное испытание даже для самых опытных и подготовленных. Ученые надеются, что новые технологии помогут и с этим. CIMON (Интерактивный Мобильный Спутник Команды) – первый ИИ-ассистент, созданный по заказу Германского центра авиации и космонавтики. Компания Airbus совместно с IBM разработали виртуального помощника, чтобы облегчить долгие полеты для членов экипажа.

Робот, похожий на футбольный мяч, оснащен несколькими видеокамерами, микрофонами, сенсорами и процессорами: с их помощью он общается с космонавтами. Двенадцать встроенных вентиляторов позволяют ему летать во всех направлениях, кивать и качать «головой».

Главная функция CIMON на борту корабля или космической станции – давать инструкции для выполнения сложных заданий или ремонта частей корабля (он умеет быстро искать и систематизировать информацию). Но CIMON – не просто ассистент, у него есть и социальная роль: общаться с космонавтами во время долгих полетов. Именно поэтому разработчики добавили ему функцию распознавания лиц и «человеческий» элемент в виде широкой улыбки на экране.

7. Спасать космонавтов

Исследования в этой области проводят и в России. Первый человекообразный робот-спасатель Федор (FEDOR – Final Experimental Demonstration Object Research), разработанный Фондом перспективных исследований и НПО «Андроидная техника», возможно, станет членом экипажа уже в 2021 году. Робот умеет водить автомобиль, преодолевать полосу препятствий, использовать строительные инструменты, ориентироваться на местности и поднимать грузы весом до 20 кг. На данный момент это единственный антропоморфный робот, который умеет ползать на четвереньках.

Для взаимодействия с окружающим миром Федор использует две камеры, тепловизор, микрофон, GPS и несколько десятков лазеров: такая экипировка позволяет ему строить трехмерную схему окружающей среды и точнее выполнять задания. У Федора четыре режима работы: автономный, супервизорный, копирующий и комбинированный.

Еще одна его особенность — системы обратной силомоментной или сенсорной связи. Оператор с помощью специального костюма управляет роботом, а робот передает информацию через костюм обратно оператору. Таким образом, например, управляющий может почувствовать, насколько тяжелый груз поднимает Федор. В сентябре 2018 года Федора передали в Роскосмос, где его подготовят к полету на космическом корабле «Федерация».

За последние несколько лет полеты в космос стали проще и безопаснее, но в области космической инженерии остается множество нерешенных задач. Автопилотируемые корабли, социальные роботы и другие разработки в области искусственного интеллекта могут помочь справиться с этими проблемами, сделав другие планеты ближе и доступнее.

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

Даже до повсеместного распространения компьютерных технологий научная фантастика предлагала вниманию читателей широкое разнообразие вариантов применения искусственного интеллекта и роботов в контексте освоения космоса. Сверхразумный компьютер HAL 9000 в Космической одиссее 2001 года, C3PO и R2D2 в Звёздных войнах, трикодеры, борги, голограммы и умные компьютеры в Звёздном пути: все эти произведения наглядно демонстрируют, что космос и ИИ – две половинки одного целого. С начала освоения внеземного пространства людьми этот фантастический союз наконец становится реальностью: в нашей статье мы расскажем Вам о более конкретных примерах применения искусственного интеллекта в космической индустрии.

medium.com

Применение искусственного интеллекта в производстве спутников и космических летательных аппаратов

Спутники и космические корабли невероятно сложны в производстве. Процесс их изготовления подразумевает множество повторяющихся операций, требующих высокой точности. Кроме того, большинство из них должны выполняться в изолированных помещениях во избежание потенциального загрязнения элементов будущего аппарата микроскопическими формами жизни. Согласно NASA, многие из них успешно выживают в «чистых комнатах», питаясь чистящими средствами, и даже в космосе. Биологическое загрязнение Луны, Марса и других космических тел может исказить данные исследований об инопланетной жизни.

Тихоходки на Луне: в апреле 2019 года аппарат израильской частной лунной миссии разбился при посадке, «загрязнив» её тихоходками /Getty/Photo Montage by Salon

По этой причине с недавних пор при сборке космических аппаратов стали использовать системы, действующие на базе алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы свести до минимума контакты с людьми. Помимо устранения вероятности биологического загрязнения, использование искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить производственные процессы. Кроме того, системы ИИ проводят регулярное оценивание эффективности операций, результаты которого помогают их оптимизировать. Не менее важную роль в улучшении продуктивности производств играет устранение человеческого фактора. Используемые на сборочных конвейерах коллаборативные роботы или «коботы» перенимают на себя наиболее трудоёмкие и подверженные ошибкам операции.

Читайте так же:
Как выращивают табак на Кубе

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

Raytheon

Космическая съёмка, улучшенная при помощи ИИ

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

Forest Health Monitoring, © 2018 Planet Labs Inc & Treely.ai, Lda

Каждую минуту спутники и космические телескопы генерируют миллионы снимков поверхности Земли и других космических объектов. Эти аппараты обрабатывают сотни терабайтов данных ежедневно, чтобы поставлять на Землю информацию о погодных условиях, формировать актуальные онлайн-карты и т. д. Одна лишь спутниковая съёмка нашей планеты предполагает безграничное количество возможностей применения искусственного интеллекта. Без алгоритмов ИИ людям приходилось самостоятельно обрабатывать данные, из-за чего страдала актуальность информации. Кроме того, для получения данных в пределах стационарного учреждения необходимо поддерживать непрерывный контакт со спутником, что практически неосуществимо из-за постоянного движения аппарата по орбите.

NASA/NOAA

Использование искусственного интеллекта непосредственно на борту спутника избавляет специалистов от потребности в дополнительной коммуникации между наземными и космическими станциями. Мощь алгоритмов машинного обучения состоит в способности изучать миллионы изображений в считанные мгновения, налету регистрируя любые изменения, например, в движении атмосферных фронтов. К тому же, в отличие от людей, искусственный интеллект не нуждается в отдыхе, а также не склонен к ошибкам, связанных с утерей концентрации и внимательности. Это особенно важно при отслеживании природных катастроф. Путём автоматизации процессов при помощи ИИ спутник самостоятельно начнёт съёмку, если сенсоры зарегистрируют соответствующие сигналы, например, критические перепады давления или температуры воздушных потоков. Кроме того, такие спутники могут быть частью систем оповещения о катаклизмах: благодаря алгоритмам ИИ они могут рассчитать вероятность какого-либо явления, а также путь его развития и последствия.

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

Belfer Center

Не менее важную роль системы искусственного интеллекта играют в работе зондов, исследующих дальний космос. Специализированные алгоритмы обрабатывают огромные массивы данных, изучая характеристики инопланетных миров. ИИ сравнивает их с запрограммированными показателями потенциально пригодного для жизни космического объекта, чтобы определить вероятность обитаемости очередной экзопланеты.

Контроль состояния систем

phys.org

Как и любое сложное оборудование, спутники и космические летательные аппараты нуждаются в щепетильном контроле. Список потенциальных проблем охватывает собой мириады вариантов – как самых предсказуемых, так и наиболее невероятных: от пустяковых неисправностей до столкновения с другими объектами на орбите. Для контроля состояния искусственных спутников специалисты используют системы ИИ, которые безостановочно отслеживают показатели всевозможных сенсоров. Такие системы могут не только оповещать людей о каких-либо проблемах, но и самостоятельно их решать. К примеру, компания SpaceX оборудовала свои спутники системами сенсоров и механизмов, которые могут отслеживать положение аппарата и корректировать его во избежание столкновения с другими объектами.

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

Astroscale

Искусственный интеллект также используют для навигации космических летательных аппаратов, зондов и даже марсоходов. По словам экспертов, технология управления этими аппаратов очень похожа на системы, обеспечивающие передвижения наземных транспортных средств в беспилотном режиме. За пределами нашей планеты искусственный интеллект также опирается на комбинированные данные системы датчиков и карт для отслеживания различных параметров. Как и в случае с наземными транспортными средствами, использование ИИ для навигации в космосе имеет ряд недостатков: наиболее остро стоит проблема вероятности взлома систем и использования аппаратов в злоумышленных целях.

Роль искусственного интеллекта в освоении космоса

ISECG

В последние десятилетия мы наблюдаем заметный прогресс в освоении и коммерциализации космоса. Именно применение искусственного интеллекта стало катализатором для запуска наиболее амбициозных проектов, направленных не только на изучение секретов космоса, но и на их демонстрацию жителям планеты, например, в рамках космического туризма.

5 способов использования искусственного интеллекта в освоении космоса

В последние годы искусственный интеллект набирает обороты, позволяя нам решать проблемы быстрее, чем когда-либо могли позволить традиционные вычисления. Например, недавно DeepMind, дочерняя компания Google , занимающаяся искусственным интеллектом, разработала AlphaFold2 , программу, которая решает проблему сворачивания белков . Это проблема, которая ставила ученых в тупик на протяжении 50 лет. Достижения в области искусственного интеллекта позволили нам добиться прогресса во всех дисциплинах — и они не ограничиваются приложениями на этой планете. От разработки миссий до очистки орбиты Земли от мусора — вот несколько способов, которыми искусственный интеллект может помочь нам продвинуться дальше в космосе.

Помощники космонавтов

Вы помните Тарса и Кейса, роботов-помощников из фильма «Интерстеллар»? Хотя этих роботов еще не существует для реальных космических миссий, исследователи работают над чем-то подобным, создавая интеллектуальных помощников для помощи астронавтам. Эти помощники на основе искусственного интеллекта, даже если они могут выглядеть не так модно, как в фильмах, могут быть невероятно полезны для исследования космоса.

Читайте так же:
7 минут будет длиться посадка марсохода «Perseverance»

Недавно разработанный виртуальный помощник потенциально может обнаружить любые опасности в длительных космических полетах, такие как изменения в атмосфере космического аппарата — например , увеличения углекислого газа — или неисправность датчика, которые могут быть потенциально вредными. Затем он предупредит экипаж предложениями по проверке.

Помощник AI называется Cimon был доставлен на Международную космическую станцию (МКС) в декабре 2019 года, где он проходит испытания в течение трех лет. В конце концов, Cimon будет использоваться для снижения стресса астронавтов, выполняя задания, которые они просят. НАСА также разрабатывает спутника для астронавтов на борту МКС под названием Робонавт , который будет работать вместе с астронавтами или без него ыполнять слишком рискованные для них задачи.

Планирование миссии

Планирование миссии на Марс — непростая задача, но искусственный интеллект может облегчить ее. Новые космические миссии традиционно основываются на знаниях, полученных в результате предыдущих исследований. Однако эта информация часто может быть ограничена или доступна не полностью. Это означает, что поток технической информации ограничен тем, кто может получить к ней доступ и поделиться ею среди других инженеров-проектировщиков миссии. Но что, если бы вся информация практически обо всех предыдущих космических полетах была доступна любому, кто обладает полномочиями, всего в несколько кликов?

Однажды может появиться более умная система — похожая на Википедию, но с искусственным интеллектом, которая сможет отвечать на сложные запросы с надежной и актуальной информацией — чтобы помочь в раннем проектировании и планировании новых космических миссий. Исследователи работают над идеей помощника инженера-проектировщика, чтобы сократить время, необходимое для первоначального проектирования миссии, которое в противном случае требует много рабочих часов человека.

«Дафна» — один из примеров умного помощника при проектировании спутниковых систем наблюдения Земли. Дафна используется системными инженерами в командах разработчиков спутников. Это облегчает их работу, предоставляя доступ к соответствующей информации, включая отзывы, а также ответы на конкретные запросы.

Обработка спутниковых данных

Спутники наблюдения Земли генерируют огромные объемы данных. Эти данные принимаются наземными станциями порциями в течение длительного периода времени, и их необходимо собрать вместе, прежде чем их можно будет проанализировать. Хотя было несколько краудсорсинговых проектов для проведения базового анализа спутниковых изображений в очень небольшом масштабе, искусственный интеллект может прийти нам на помощь для подробного анализа спутниковых данных.

При огромном объеме полученных данных ИИ оказался очень эффективным в их обработке. Он использовался для оценки накопления тепла в городских районах и для объединения метеорологических данных со спутниковыми изображениями для оценки скорости ветра.

AI также помог с оценкой солнечной радиации с использованием данных геостационарных спутников, среди многих других приложений. AI для обработки данных может также использоваться для самих спутников. В недавнем исследовании ученые протестировали различные методы искусственного интеллекта для удаленной спутниковой системы мониторинга состояния здоровья . Он способен анализировать данные, полученные со спутников, для обнаружения любых проблем, прогнозирования работоспособности спутников и представления визуализации для принятия обоснованных решений.

Космический мусор

Одна из самых больших космических проблем 21 века — это борьба с космическим мусором . По данным ESA , существует около 34 000 объектов размером более 10 см, которые представляют серьезную угрозу для существующей космической инфраструктуры. Существуют некоторые новаторские подходы к борьбе с угрозой, такие как разработка спутников для повторного входа в атмосферу Земли, если они будут развернуты в области низкой околоземной орбиты, что приведет к их полному разрушению под контролем.

Другой подход — избегать любых возможных столкновений в космосе, предотвращая образование любого мусора. В недавнем исследовании исследователи разработали метод проектирования маневров предотвращения столкновений с использованием методов машинного обучения (ML).

Еще один подход — использовать огромные вычислительные мощности, доступные на Земле, для обучения моделей машинного обучения, передачи этих моделей на космический корабль, уже находящийся на орбите или в пути, и использовать их на борту для принятия различных решений. Один из способов обеспечения безопасности космических полетов недавно был предложен с использованием уже обученных сетей на борту космического корабля. Это обеспечивает большую гибкость при проектировании спутников при минимальной опасности столкновения на орбите.

Системы навигации

На Земле мы привыкли к таким инструментам, как Google Карты , которые используют GPS или другие навигационные системы. Но для других внеземных тел такой системы пока нет. У нас нет навигационных спутников вокруг Луны или Марса, но мы могли бы использовать миллионы изображений, которые у нас есть с наблюдательных спутников, таких как Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO).

Читайте так же:
Как делают электрические провода

В 2018 году группа исследователей из НАСА в сотрудничестве с Intel разработала интеллектуальную навигационную систему с использованием ИИ для исследования планет. Они натренировали модель на миллионах фотографий, полученных из различных миссий, и создали виртуальную карту Луны.

Продолжая исследовать Вселенную, мы продолжим планировать амбициозные миссии, чтобы удовлетворить наше врожденное любопытство, а также улучшить жизнь людей на Земле. В наших усилиях искусственный интеллект поможет нам как на Земле, так и в космосе сделать это исследование возможным.

Топ-5 IT-технологий в космической индустрии

Москва, 21 мая — «Вести.Экономика» Кто из нас не мечтал стать в детстве космонавтом? Дома мы склеивали из картона межзвездные корабли и смотрели из вырезанного ножницами иллюминатора в свернутый лист бумаги, воображая, что это самый настоящий телескоп. Глядя на карту звездного неба, мы строили маршруты к далеким неизведанным планетам и говорили в воображаемый радиопередатчик: «Земля, Земля, говорит Альфа Центавра. Как слышно? Прием!».

Но вот мы выросли, и, к сожалению, для многих детская мечта так и осталась мечтой. Сотням кандидатов в космонавты с отменным здоровьем и отличной подготовкой не посчастливилось покинуть пределы атмосферы Земли. А многие даже не решились на обучение по данному профилю.

Однако для того, чтобы прикоснуться к загадкам вселенной, вовсе не обязательно покидать нашу планету, особенно если вы ИТ-специалист. Освоение космоса и развитие информационных технологий зарождались одновременно, а сегодня без ИТ просто невозможно представить себе изучение вселенной. О трендах и взаимосвязи этих двух сфер изданию «Вести.Экономика» рассказал Олег Мансуров, руководитель конкурса для ИТ-специалистов «Цифровой прорыв» платформы «Россия — страна возможностей».

Спутник из принтера

В аэрокосмической отрасли стала активно применяться 3D-печать. С помощью 3D-принтера сегодня можно изготовить если не все, то многое, начиная от прототипа деталей ракетных двигателей и заканчивая корпусами космических спутников. Это позволяет в разы сокращать время на производство отдельных деталей, увеличивать их эксплуатационные характеристики и, что немаловажно, снижать стоимость продукции.

Принтеры могут помочь не только в строительстве космических объектов на Земле, теперь аппараты направляют на околоземную орбиту. На Международной космической станции эксперименты с 3D-печатью проводятся с 2014 года. Первым изделием, «напечатанным» на MKC, стал гаечный ключ. Экипажи работают на борту многие месяцы, за это время неизбежно происходят поломки и аварии, поэтому изготовление на 3D-принтере инструментов и запчастей для различных систем — стратегически важное преимущество. Особенно остро эта задача стоит перед экипажами, которые будут задействованы в длительных экспедициях на Марс или другие объекты солнечной системы, там помощи космонавтам ждать будет неоткуда и обеспечение автономности станет одним из главных условий выживания.

Еще одна задача, которая стоит перед учеными, — изготовление на 3D-принтере внеземных сооружений. Считается, что при «печати» надежных убежищ на Луне или Марсе самым оптимальным вариантом будет использование геологических пород самих объектов. При разработке подобных проектов экспертам придется учитывать множество осложняющих процесс факторов: от радиационного излучения и экстремально низких температур до пылевых бурь и отсутствия воздуха. Сооружения должны быть максимально прочными и защищенными, чтобы можно было в дальнейшем использовать их для работы космонавтов, а может быть даже и колонизации.

Компьютеры управляют телескопами

Космический телескоп Хаббл почти три десятка лет снимает и передает на Землю фотографии «далекого космоса», сверхмассивных черных дыр, процессы зарождения и смерти звезд, благодаря его исследованиям ученым удалось установить точный возраст нашей Вселенной, который составляет 13,7 млрд лет. Все эти невероятные явления и открытия Хаббл сделал под управлением двух компьютеров, а также нескольких сложных подсистем. Один из компьютеров отвечает за работу инструментов и связь со спутниками, второй — управляет навигацией. Каждый день «космическое око» передает на Землю до 15 ГБ данных.

Другие оптические телескопы, расположенные на Земле, также управляются компьютерами, но им приходится отвечать еще и за качество изображения, поскольку даже адаптивная оптика не всегда способна справиться с «дрожанием атмосферы» и другими факторами, влияющими на качество изображений, получаемых на Земле.

Существуют также радиотелескопы, которые не могут выстраивать оптические изображения, однако они превосходят в своей «зоркости» последних. Например, радиотелескоп Square Kilometre Array (SKA) после запуска будет генерировать 1 эксабайт данных ежедневно, что превышает трафик всего интернета на сегодняшний день. Такие беспрецедентно огромные потоки информации будут обрабатываться суперкомпьютерами. Работа над SKA один из масштабнейших проектов в сфере телескопостроения. Чтобы успешно решить задачи по работе с «большими данными», ученые ведут разработки сразу в нескольких направлениях: создание сверхскоростных магистралей для передачи данных, конструирование устройств для хранения данных нового поколения, а также разработка вычислительных мощностей.

Читайте так же:
Почему слово «кофе» мужского рода?

Моделирование сложных процессов

Еще одна сфера применения компьютеров в космических исследованиях — это моделирование. Оно применяется для замены реального физического эксперимента компьютером и помогает производить контроль и оценку качества проектных решений.

Самый масштабный проект космической симуляции — LSS, или «Большой космический симулятор». Находится он в филиале Европейского космического агентства — ESA. Там ученые моделируют ситуации, которые могут происходить в космическом пространстве с различными объектами, а также проводят испытания космического оборудования, создавая для него экстремальные условия, с которыми оно может столкнуться в процессе эксплуатации. Например, воспроизводят условия схожие с выбросами потоков солнечной плазмы, проводят эксперименты при сверхнизких температурах и высочайшем давлении.

Детальная запись наблюдений таких испытаний помогает ученым значительно продвинуться в изучении поведения запускаемых с Земли объектов в космическом пространстве и предотвратить множество проблем, которые случаются во время полетов.

Отправка человека на Марс или другие планеты сопряжена со сложностями и угрозами для жизни, поэтому учеными разрабатывается роботизированная техника, призванная заменить человека в непростом деле — покорении новых космических земель. В LSS производится моделирование различных ситуаций, которые позволяют оценить функциональность роботов и роботизированных транспортных средств.

Искусственный интеллект покоряет космическое пространство

Пока корпорации используют возможности искусственного интеллекта(ИИ) для поиска потенциальных покупателей и прогнозирования их привычек, ученые решают, как можно использовать ИИ для изучения космоса и как варианты его применения поистине потрясают воображение. ИИ блестяще справляется с анализом больших массивов данных, особенно если это визуальная информация. Поэтому ему поручают поиск экзопланет — планет, пригодных для жизни, например, в созвездии Дракона была открыта система Kepler-90, которую называют двойником нашей Солнечной системы.

Наша ближайшая соседка — Луна — также не осталась без внимания. ИИ уже составляет детализированную карту ее поверхности и определяет местоположение кратеров на полюсах, которые трудноразличимы для человеческого глаза, это поможет разрабатывать оптимальные маршруты для луноходов. Алгоритмы машинного обучения позволят астрономам определять орбиты комет и астероидов, чьи траектории пролегают близко к нашей планете. ИИ определяет место на марсе, луне, куда можно приземлить космический аппарат без участия человека. В дальнейшем планетоходы планируется делать полностью автономными, что сделает исследование планет намного эффективнее.

Сейчас ученые озабочены поиском так называемых гравитационных линз. Это галактики или черные дыры, которые для наблюдателя с Земли оказываются позади источника света (звезды), вследствие чего, свет искривляет пространство вокруг объекта, превращая его в линзу. Изучение таких линз помогает ученым исследовать невероятно далекие уголки вселенной.

Для обучения нейронной сети по поиску гравитационных линз было создано около 6 миллионов ложных изображений, на которых ИИ училась отличать реальные объекты от несуществующих, и после тонкой настройки она смогла с высокой точностью находить гравитационные линзы. Кроме того, ИИ поможет ученым в прогнозировании солнечных вспышек, классификации галактик, мониторинга здоровья космонавтов во время пребывания в космосе, в обработке фотографий астрономических объектов, получаемых с помощью телескопов и многих других задач, где необходим анализ большого количества данных.

Звезды в кармане

Помимо промышленных и научных решений, разрабатывается множество интересных приложений и программ для людей, интересующихся космической тематикой. Сегодня каждый может, не выходя из дома, изучать звездное небо или следить за «сводками» космических явлений. Например, приложение Solar Walk с помощью 3D-модели поможет изучить солнечную систему. А приложение Redshift дает возможность примерить на себя роль пилота космического корабля.

Night Sky Lite оповестит о предстоящем звездопаде и подскажет откуда ожидать метеорный поток. А, скажем, приложение «МКС Детектор» известит пользователя о том, что через несколько минут у него над головой пролетит орбитальная станция, которую можно будет увидеть невооружённым взглядом. Для любителей наблюдений за планетами есть приложение Planet’s Position, оно следит за положением планет на ночном небе, а также может подсказать, когда произойдет ближайшее солнечное или лунное затмение.

Для тех, у кого есть телескоп, разработано специальное приложение — SkEye Astronomy. Оно синхронизируется со смартфоном и выдает советы пользователю, куда можно направить аппарат, чтобы увидеть интересный космический объект. В базе приложения около 180 астрономических объектов — планеты солнечной системы, галактики, шаровые звёздные скопления, рассеянные звёздные скопления, а также галактические и планетарные туманности.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию