Як ШІ допомагає NASA
В управлінні з аеронавтики і дослідження космічного простору США не приховують, що алгоритми давно стали частиною їхніх місій, від вивчення Марса до прогнозування погоди й пошуку екзопланет. Як пояснює головний спеціаліст NASA зі штучного інтелекту Девід Сальваньїні, AІ зокрема прискорює аналіз даних та дозволяє техніці працювати автономно в глибокому космосі.
«NASA використовує штучний інтелект, щоб розширити межі досліджень», — ідеться у стратегічній презентації агентства. «Але на відміну від більшості комерційних умов, наші місії працюють в екстремальних умовах, де невдача неможлива».
Передплатіть NV Преміум та читайте без обмежень
Нам необхідна ваша підтримка, щоб займатися якісною журналістикою
Усе почалося ще в 1990-х, коли системи на кшталт SPIKE та GPSS використовували ШІ для складання розкладу роботи телескопа Hubble та обслуговування шатлів. А в 1999 році NASA наважилося на сміливий крок: під час місії Deep Space 1 експериментальна система Remote Agent отримала повний контроль над кораблем на кілька днів. Це був перший випадок «замкненого циклу» управління в космосі, коли ШІ самостійно керував іонним двигуном, камерами та навігацією за близько 105 млн кілометрів від Землі.
А що сьогодні? У брифінгу Центру космічних польотів імені Ґоддарда, дослідницької лабораторії NASA, зазначається, що інженери впроваджують машинне навчання скрізь, де потрібні миттєві рішення просто на борту корабля. Навіщо? Бо сучасні апарати вже містять стільки інструментів, що команда на Землі фізично не встигає керувати кожним їхнім кроком у реальному часі.
Найкращою вітриною цих змін став Марс. Ровер Curiosity завдяки софту AEGIS навчився використовувати комп’ютерний зір, щоб самостійно обирати цікаві камені для лазерного аналізу, не чекаючи вказівок комітету науковців із Землі.
Новий марсохід Perseverance отримав ще досконалішу систему Enhanced AutoNav. За допомогою стереокамер та бортових алгоритмів він будує 3D-карту небезпек і самостійно прокладає маршрут. За даними NASA, це дозволило роверу їздити значно швидше за попередників, адже йому більше не треба зупинятися після кожного ривка, чекаючи на схвалення маршруту оператором.
А ще Perseverance використовує ШІ задля визначення мінералів у породах майже в реальному часі. Ровер сам вирішує, які зразки варті того, щоб зайняти місце в обмеженому сховищі для майбутнього повернення на Землю.
NASA використовує ШІ й далеко за межами Марса. У 2017 році агентство оголосило про відкриття восьмої планети в системі Kepler-90, яку знайшла нейромережа Google, натренована на даних телескопа Kepler. Дослідники Університету Аризони підтвердили: нейромережі просіюють дані світлових кривих набагато ефективніше за старі методи, помічаючи кандидатів, яких люди пропускають.
Також у 2023 році NASA представило модель DAGGER, яка завдяки глибокому навчанню вказує на різкі зміни магнітного поля Землі під час сонячних штормів. Як пише Space.com, DAGGER прогнозує удар шторму за 30 хвилин до пікового навантаження, оновлюючи прогноз щохвилини. Цього достатньо, щоб оператори супутників встигли перевести своє обладнання в безпечний режим.
«Завдяки цьому тепер можна робити швидкі та точні глобальні прогнози та приймати обґрунтовані рішення у разі сонячної бурі, тим самим мінімізуючи або навіть запобігаючи руйнівним наслідкам для сучасного суспільства», — пояснює Вішал Упендран з Міжвузівського центру астрономії та астрофізики в Індії.
А що далі?
У своїй статті для The Conversation фахівці з аерокосмічних наук, зокрема Саї Сусмітха Гудданті, стверджують, що машинне навчання вже використовується в розробці передових двигунів, наприклад, електричних прискорювачів. Є навіть концепти ядерних установок.
Замість того, щоб інженери вручну підбирали параметри, ШІ проганяє в симуляціях тисячі варіантів геометрії двигуна та режимів подачі палива. Він знаходить такі конфігурації, які дають більше тяги або довше утримують плазму термоядерного синтезу.
Автори статті пишуть, що такий самий підхід дозволить керувати двигунами в реальному часі, підлаштовуючись під зміни у відкритому космосі швидше, ніж оператор на Землі, який дивиться на телеметрію.
А ще це банально дешевше. Кожен зекономлений кілограм пального на практиці — додаткове місце для приладів, захисту чи запасів для екіпажу. Для майбутніх місій на Марс навіть кілька відсотків ефективності, «витягнутих» алгоритмом, означатимуть кардинальне зменшення стартової маси або скорочення часу в дорозі.
Доктор Джеремі Франк, керівник проєкту автономних систем NASA, вбачає у ШІ як створення інструменту для допомоги екіпажу, так і перетворення самого корабля на напівнезалежного робота, а також використання автономних дронів-помічників.
Власне, такі асистенти уже працюють на МКС: роботизовані куби Astrobee від NASA та їхні попередники на кшталт CIMON використовують зір і розпізнавання мови, щоб орієнтуватися в невагомості та допомагати екіпажу.
Але для майбутньої станції Gateway біля Місяця проєкт ISAAC (Інтегрована система для автономного та адаптивного догляду) готує дещо серйозніше. За планами NASA, роботи мають стати повноцінними доглядачами станції, самостійно вирішуючи, що перевірити чи полагодити, поки на борту немає людей.
На поверхні інших планет ШІ потенційно ще може стати «виконробом» для цілої армії машин. Команда з Делфтського технологічного університету пропонує будувати підземні бази на Марсі силами рою автономних екскаваторів-принтерів. Ідея в тому, щоб роботи заглиблювалися в ґрунт, робили з нього бетон і друкували захисну оболонку для житлових модулів.
Деякі вчені у своїх гіпотезах доходять аж до того, що першим екіпажем у глибокому космосі будуть взагалі не біологічні істоти. Паскаль Лі з Інституту Марса просуває ідею «штучних астронавтів» — людиноподібних роботів, які могли б узяти на себе перші експедиції. Мовляв, раціональніше відправити «залізо», якому не потрібні повітря, вода, психологічна підтримка і захист від радіації.
Якщо ж таки полетять люди, ШІ може стати їхнім союзником. Вчені Німецького аерокосмічного центру у своєму препринті описують концепцію METIS — такого собі космічного аналога ChatGPT для тривалих місій. Ця система змогла б вести астронавта крізь складний ремонт або репетирувати аварійні ситуації в окулярах доповненої реальності.
Щоправда, неясно як бути з «галюцинаціями» ШІ, на які він досі страждає — у космосі вони можуть буквально погубити людину.
До ери справжніх кіберкапітанів нам ще далеко: поки алгоритми досі роблять найбезглуздіші помилки на рівному місці, ніхто при здоровому глузді не віддасть їм повний контроль над кораблем. Але вже ясно, що без них глибокий космос не підкорити. Навіть NASA.