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