|
Искусственный интеллект назначает встречу в космосе
|
|
|
|
Космические путешествия сложны, дороги и рискованны. На кону большие суммы и ценный груз каждый раз, когда один космический корабль состыковывается с другим. Одна ошибка, и миссия стоимостью в миллиард долларов может быть потеряна. Инженеры аэрокосмической отрасли считают, что автономное управление, подобное тому, которым сегодня управляют многие автомобили на дороге, могло бы значительно повысить безопасность полетов, но сложность математики, необходимая для безошибочной уверенности, выходит за рамки того, с чем в настоящее время могут справиться бортовые компьютеры. В новой статье, представленной на аэрокосмической конференции IEEE в марте 2024 года и опубликованной на сервере препринтов arXiv, команда аэрокосмических инженеров Стэнфордского университета сообщила об использовании искусственного интеллекта для ускорения планирования оптимальных и безопасных траекторий между двумя или более стыковочными космическими аппаратами. Они называют это ИСКУССТВОМ — автономным трансформатором рандеву — и говорят, что это первый шаг к эре более безопасных и заслуживающих доверия самонаводящихся космических путешествий.
|
|
|
|
При автономном управлении количество возможных исходов огромно. Не имея права на ошибку, они, по сути, являются открытыми. "Оптимизация траектории - очень старая тема. Это существует с 1960-х годов, но это сложно, когда вы пытаетесь соответствовать требованиям к производительности и жестким гарантиям безопасности, необходимым для автономных космических путешествий, в рамках параметров традиционных вычислительных подходов", - сказал Марко Павоне, доцент кафедры аэронавтики и астронавтики и содиректор нового Стэнфордского центра аэрокосмических исследований. Исследование автономии (CAESAR). "Например, в космосе вам приходится сталкиваться с ограничениями, которых обычно нет на Земле, например, указывать на звезды, чтобы поддерживать ориентацию. Это приводит к математической сложности". "Чтобы автономность работала без сбоев на расстоянии миллиардов миль в космосе, мы должны сделать это таким образом, чтобы с этим могли справиться бортовые компьютеры", - добавила Симона Д'Амико, доцент кафедры аэронавтики и астронавтики и коллега-содиректор CAESAR. "Искусственный интеллект помогает нам справляться со сложностью и обеспечивать точность, необходимую для обеспечения безопасности миссии, эффективным с точки зрения вычислений способом".
|
|
|
CAESAR - это сотрудничество промышленности, научных кругов и правительства, объединяющее опыт Лаборатории автономных систем Pavone и лаборатории космических рандеву D'Amico. Лаборатория автономных систем разрабатывает методологии анализа, проектирования и управления автономными системами — автомобилями, самолетами и, конечно же, космическими аппаратами. Лаборатория космических рандеву проводит фундаментальные и прикладные исследования для создания будущих распределенных космических систем, в которых два или более космических аппарата взаимодействуют автономно для достижения целей, которые в противном случае были бы очень трудны для одной системы, включая полеты в строю, рандеву и стыковку, поведение роя, созвездия и многие другие. Лаборатория планирует провести семинар по запуску в мае 2024 года.
|
|
|
|
Автономный Rendezvous Transformer - это система оптимизации траектории, которая использует огромные преимущества искусственного интеллекта без ущерба для гарантий безопасности, необходимых для надежного развертывания в космосе. По своей сути, ART предполагает интеграцию методов, основанных на искусственном интеллекте, в традиционный конвейер оптимизации траекторий, используя искусственный интеллект для быстрой генерации высококачественных кандидатов траекторий в качестве входных данных для обычных алгоритмов оптимизации траекторий. Исследователи называют предложения искусственного интеллекта "теплым стартом" для решения задачи оптимизации и показывают, как это важно для существенного ускорения вычислений без ущерба для безопасности. "Одна из самых больших проблем в этой области заключается в том, что нам до сих пор требовались подходы "земля в цикле" — вы должны передавать данные на землю, где суперкомпьютеры вычисляют траектории, а затем мы отправляем команды обратно на спутник", - объясняет Томмазо Гуффанти, научный сотрудник лаборатории Д'Амико и первый автор статьи, представляющей автономный трансформатор рандеву.
|
|
|
|
"И в этом контексте, я думаю, наша статья интересна тем, что включает компоненты искусственного интеллекта в традиционные системы наведения, навигации и контроля, чтобы сделать эти встречи более плавными, быстрыми, экономичными с точки зрения расхода топлива и безопасными". ART - не первая модель, использующая искусственный интеллект для решения задач космических полетов, но в тестах в наземных лабораторных условиях ART превзошла другие архитектуры, основанные на машинном обучении. Трансформаторные модели, такие как ART, являются подмножеством высокопроизводительных моделей нейронных сетей, которые начали свое развитие с больших языковых моделей, подобных тем, которые используются чат-ботами. Та же архитектура искусственного интеллекта чрезвычайно эффективна при анализе не только слов, но и многих других типов данных, таких как изображения, аудио, а теперь и траектории.
|
|
|
|
"Трансформаторы могут быть применены для понимания текущего состояния космического корабля, его элементов управления и маневров, которые мы хотим спланировать", - говорит Даниэле Гаммелли, научный сотрудник лаборатории Павоне, а также соавтор статьи. "Эти большие модели трансформаторов чрезвычайно способны генерировать высококачественные последовательности данных". Следующим этапом в их исследованиях является дальнейшее развитие ART, а затем его тестирование в реалистичной экспериментальной среде, ставшей возможной благодаря CAESAR. Если ART сможет преодолеть высокую планку CAESAR, исследователи могут быть уверены, что он готов к тестированию в реальных сценариях на орбите. "Это самые современные подходы, которые нуждаются в доработке", - говорит Д'Амико. "Наш следующий шаг - внедрить дополнительные элементы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы улучшить текущие возможности ART и раскрыть новые возможности, но это будет долгий путь, прежде чем мы сможем протестировать автономный трансформатор рандеву в самом космосе".
|
|
|
|
Источник
|
