NASA, на выход? Как далеко искусственный интеллект зайдет в покорении космоса

Все началось еще в 1990-х, когда системы вроде SPIKE и GPSS использовали ИИ для составления расписания работы телескопа Hubble и обслуживания шаттлов. А в 1999 году NASA решилось на смелый шаг: во время миссии Deep Space 1 экспериментальная система Remote Agent получила полный контроль над кораблем на несколько дней. Это был первый случай «замкнутого цикла» управления в космосе, когда ИИ самостоятельно управлял ионным двигателем, камерами и навигацией за около 105 млн километров от Земли.

А что сегодня? В брифинге Центра космических полетов имени Годдарда, исследовательской лаборатории NASA, отмечается, что инженеры внедряют машинное обучение везде, где нужны мгновенные решения прямо на борту корабля. Зачем? Потому что современные аппараты уже содержат столько инструментов, что команда на Земле физически не успевает управлять каждым их шагом в реальном времени.

Лучшей витриной этих изменений стал Марс. Ровер Curiosity благодаря софту AEGIS научился использовать компьютерное зрение, чтобы самостоятельно выбирать интересные камни для лазерного анализа, не дожидаясь указаний комитета ученых с Земли.

Новый марсоход Perseverance получил еще более совершенную систему Enhanced AutoNav. С помощью стереокамер и бортовых алгоритмов он строит 3D-карту опасностей и самостоятельно прокладывает маршрут. По данным NASA, это позволило роверу ездить значительно быстрее предшественников, ведь ему больше не надо останавливаться после каждого рывка, ожидая одобрения маршрута оператором.

А еще Perseverance использует ИИ для определения минералов в породах почти в реальном времени. Ровер сам решает, какие образцы стоят того, чтобы занять место в ограниченном хранилище для будущего возвращения на Землю.

NASA использует ИИ и далеко за пределами Марса. В 2017 году агентство объявило об открытии восьмой планеты в системе Kepler-90, которую нашла нейросеть Google, натренированная на данных телескопа Kepler. Исследователи Университета Аризоны подтвердили: нейросети просеивают данные световых кривых гораздо эффективнее старых методов, замечая кандидатов, которых люди пропускают.

Также в 2023 году NASA представило модель DAGGER, которая благодаря глубокому обучению указывает на резкие изменения магнитного поля Земли во время солнечных штормов. Как пишет Space.com, DAGGER прогнозирует удар шторма за 30 минут до пиковой нагрузки, обновляя прогноз ежеминутно. Этого достаточно, чтобы операторы спутников успели перевести свое оборудование в безопасный режим.

«Благодаря этому теперь можно делать быстрые и точные глобальные прогнозы и принимать обоснованные решения в случае солнечной бури, тем самым минимизируя или даже предотвращая разрушительные последствия для современного общества», — объясняет Вишал Упендран из Межвузовского центра астрономии и астрофизики в Индии.

А что дальше?

В своей статье для The Conversation специалисты по аэрокосмическим наукам, в частности Саи Сусмитха Гудданти, утверждают, что машинное обучение уже используется в разработке передовых двигателей, например, электрических ускорителей. Есть даже концепты ядерных установок.

Вместо того, чтобы инженеры вручную подбирали параметры, ИИ прогоняет в симуляциях тысячи вариантов геометрии двигателя и режимов подачи топлива. Он находит такие конфигурации, которые дают больше тяги или дольше удерживают плазму термоядерного синтеза.

Авторы статьи пишут, что такой же подход позволит управлять двигателями в реальном времени, подстраиваясь под изменения в открытом космосе быстрее, чем оператор на Земле, который смотрит на телеметрию.

А еще это банально дешевле. Каждый сэкономленный килограмм топлива на практике — дополнительное место для приборов, защиты или запасов для экипажа. Для будущих миссий на Марс даже несколько процентов эффективности, «вытянутых» алгоритмом, будут означать кардинальное уменьшение стартовой массы или сокращение времени в пути.

Доктор Джереми Франк, руководитель проекта автономных систем NASA, видит в ИИ как создание инструмента для помощи экипажу, так и превращение самого корабля в полунезависимого робота, а также использование автономных дронов-помощников.

Собственно, такие ассистенты уже работают на МКС: роботизированные кубы Astrobee от NASA и их предшественники вроде CIMON используют зрение и распознавание речи, чтобы ориентироваться в невесомости и помогать экипажу.

Но для будущей станции Gateway возле Луны проект ISAAC (Интегрированная система для автономного и адаптивного ухода) готовит несколько серьезнее. По планам NASA, роботы должны стать полноценными смотрителями станции, самостоятельно решая, что проверить или починить, пока на борту нет людей.

На поверхности других планет ИИ потенциально еще может стать «прорабом» для целой армии машин. Команда из Делфтского технологического университета предлагает строить подземные базы на Марсе силами роя автономных экскаваторов-принтеров. Идея в том, чтобы роботы углублялись в грунт, делали из него бетон и печатали защитную оболочку для жилых модулей.

Некоторые ученые в своих гипотезах доходят вплоть до того, что первым экипажем в глубоком космосе будут вообще не биологические существа. Паскаль Ли из Института Марса продвигает идею «искусственных астронавтов» — человекоподобных роботов, которые могли бы взять на себя первые экспедиции. Мол, рациональнее отправить «железо», которому не нужны воздух, вода, психологическая поддержка и защита от радиации.

Если же полетят люди, ИИ может стать их союзником. Ученые Немецкого аэрокосмического центра в своем препринте описывают концепцию METIS — некоего космического аналога ChatGPT для длительных миссий. Эта система смогла бы вести астронавта сквозь сложный ремонт или репетировать аварийные ситуации в очках дополненной реальности.

Правда, неясно как быть с «галлюцинациями» ИИ, которыми он до сих пор страдает — в космосе они могут буквально погубить человека.

До эры настоящих киберкапитанов нам еще далеко: пока алгоритмы до сих пор совершают самые нелепые ошибки на ровном месте, никто в здравом уме не отдаст им полный контроль над кораблем. Но уже ясно, что без них глубокий космос не покорить. Даже NASA.