Меню

Искусственный интеллект робот космос

Искусственный интеллект: в космосе роботам придется думать самостоятельно

Чем дальше мы удаляемся от Земли, тем больше космические зонды и роботы должны будут думать за себя. Но разработка автономных роботов невозможна без искусственного интеллекта.

Представьте сцену: кучи песка, гравия и крупных пород окружают космический зонд, который будто только приземлился на чужой планете и собирается выпустить робота для изучения местности.

Но эта планета не реальна.
Она была создана немецким Центром исследований по аэронавтике и космосу (DLR) на многоцелевой площадке недалеко от Бонна, где десять команд из немецких университетов и промышленных предприятий завершили соревнование DLR SpaceBot Cup. На самом деле этот чемпионат — шанс, чтобы показать своих новых высокотехнологичных роботов.

Планета может быть фальшивкой, но концепция конкурса достаточно реальна. И важна для дальнейшего освоения космоса.
НАСА отправила несколько поколений роверов на Марс. Но посылать сигналы с Земли до роботов на Красной планете занимает слишком много времени: 15 минут в одну сторону. Это означает, что ожидание ответа, по крайней мере — полчаса, что неприемлемо долго.

Нравится или нет, но роботы научатся думать сами за себя

Если когда-нибудь мы сможем отправить роботов глубже в космос, общение будет еще сложнее. Ученые необходимо, чтобы будущие космические роботы имели возможность работать самостоятельно — с использованием искусственного интеллекта.

Поиски воды

Как и реальный марсоход, роботы на чемпионате SpaceBot начали с поисков воды.
Единственным различаем является то, что в этой установке вода находится в синем стакане, а не скрыта глубоко внутри скалы. Роботы должны найти стекло, взять его и переместить его в другое место.
Lauron — любопытный шестиногий робот, разработаный в Исследовательском центре информационных технологий (FZI) в Технологическом институте Карлсруэ, особенно хорош при ходьбе. Разработчики черпали вдохновение в индийском насекомом (жуке-палочнике).

«Ноги являются очень гибкими и мы оборудовали одну из передних специальным зацепом», объясняет представитель команды Ларс Пфотзер.

Источник

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.

Raytheon

Космическая съёмка, улучшенная при помощи ИИ

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.

Читайте также:  Как посмотреть земельный участок с космоса

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.

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

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.

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.

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.

Источник

ТЕХНОЛОГИИ, ИНЖИНИРИНГ, ИННОВАЦИИ

Измеритель диаметра, измеритель эксцентриситета, автоматизация, ГИС, моделирование, разработка программного обеспечения и электроники, БИМ

Перспективы использования искусственного интеллекта при полетах в космос

Чем дальше мы удаляемся от Земли, тем больше космические зонды и роботы должны будут думать за себя. Но разработка автономных роботов невозможна без искусственного интеллекта. Представьте сцену: кучи песка, гравия и крупных пород окружают космический зонд, который будто только приземлился на чужой планете и собирается выпустить робота для изучения местности. Сейчас мы много говорим про практическое применение искусственного интеллекта в разных отраслях: ритейле, медиа, медицине. Но автоматизация помогает людям не только на Земле. 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. В этой статье мы собрали примеры того, как ИИ может применяться (или уже применяется) для освоения космоса.

Читайте также:  Марш покорители космоса авторы

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

Искусственный интеллект также помогает ученым открывать новые планеты. Телескоп Kepler, оснащенный алгоритмом с ИИ, был запущен в космос в марте 2009 года и проработал почти десятилетие: за это время астрономы нашли с его помощью более 2600 экзопланет. Например, в конце 2017 года он помог найти двойника Солнечной системы, открыв планеты Kepler 80g и Kepler 90i в звездной системе Kepler-90 в созвездии Дракона.

«Это как искать иголку в стоге сена», — Крис Шаллу, старший инженер в Google AI, один из исследователей проекта, во время конференц-связи по случаю открытия.

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.


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

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.

Читайте также:  Величайшие открытия 20 века космоса

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.

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.

Источник: https://habr.com/
Автор: Наташа Степанова

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!

Источник

Adblock
detector