Δεδομένα και τεχνητή νοημοσύνη: Το καύσιμο πίσω από την ανακάλυψη του διαστήματος

Καθώς η διατήρηση της ηγετικής θέσης στο διάστημα είναι πρωταρχικός στόχος, ιδιαίτερα σε όλη τη Διαστημική Δύναμη των Ηνωμένων Πολιτειών, τη NASA και άλλες ομοσπονδιακές υπηρεσίες, οι ΗΠΑ παραμένουν εστιασμένες στην εξερεύνηση του διαστήματος ως κρίσιμο τομέα για αποστολές, επιστημονική έρευνα και εθνική ασφάλεια. Το Space News τονίζει ότι ενας τρόπος διατήρησης μιας τέτοιας ηγετικής θέσης είναι η επίτευξη κυριαρχίας στα δεδομένα, η αξιοποίηση εργαλείων AI (τεχνητή νοημοσύνη), όπως η χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης (ML) στις διαστημικές αποστολές, που τις διευκολύνουν και βελτιώνουν τη σχετική λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.

Αυτές οι τεχνολογίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για ανάλυση μηχανικής και ευκαιριακές επιστημονικές μετρήσεις. Η ανάλυση δεδομένων και οι αλγόριθμοι ML μπορούν επίσης να βελτιστοποιήσουν τους πόρους, να δώσουν προτεραιότητα στα δεδομένα για αποστολή πίσω στη Γη και να προσδιορίσουν άμεσα μοτίβα.

Ο στόχος αυτών των στρατηγικών είναι να αναπτύξουν διαστημόπλοια ικανά για ανάλυση καταστάσεων σε πραγματικό χρόνο, επιτρέποντάς τους να λαμβάνουν αυτόνομες αποφάσεις και να βελτιστοποιούν περαιτέρω τις διαστημικές αποστολές.

Η ανάπτυξη και η επίτευξη αυτόνομου επιστημονικού και εξερευνητικού διαστημικού σκάφους απαιτεί μια θεμελιώδη αλλαγή στην προσέγγιση της εξερεύνησης του διαστήματος.

Και πέρα ​​από αυτό, οι διαστημικές οργανώσεις πρέπει να πλοηγηθούν σε διάφορα τεχνικά ζητήματα για να εφαρμόσουν με επιτυχία αυτό το όραμα, συμπεριλαμβανομένων των περιβαλλοντικών περιορισμών και την προσαρμογή λύσεων για συγκεκριμένους στόχους αποστολής.

Διαστημικές αποστολές που βασίζονται σε δεδομένα

Η ανάλυση δεδομένων και οι αλγόριθμοι ML είναι η κινητήρια δύναμη πίσω από τις διαστημικές αποστολές.

Μπορούν να βελτιστοποιήσουν τους πόρους, όπως τη χρήση καυσίμου και ενέργειας, να βοηθήσουν στον σχεδιασμό και τον προγραμματισμό των διαδικασιών των στρατηγικών παρατήρησης για τηλεσκόπια στο διάστημα και να υποστηρίξουν την ιεράρχηση των δεδομένων για την πρώτη αποστολή πίσω στη Γη.

Ενώ οι αλγόριθμοι ML στη Γη μπορούν να βοηθήσουν στον έγκαιρο εντοπισμό μοτίβων ή συσχετισμών σε ογκώδη σύνολα δεδομένων, τα μοντέλα ML σε ένα διαστημόπλοιο θα μπορούσαν να βοηθήσουν στην αποτελεσματικότητα των αποστολών.

Ένα διαστημόπλοιο με δυνατότητα ML σε μια αποστολή ανίχνευσης ζωής, για παράδειγμα, θα μπορούσε να αναλύσει τα δεδομένα που συλλέγει, να αναγνωρίσει τις υπογραφές οργανικών ενώσεων σε πραγματικό χρόνο και στο τέλος να δώσει προτεραιότητα σε άλλες τοποθεσίες δειγματοληψίας.

Ένας μακροπρόθεσμος στόχος αυτής της προσέγγισης θα ήταν να έχει επί τόπου ανάλυση με διαστημόπλοια που λειτουργούν και αναλύουν σε πραγματικό χρόνο, λαμβάνοντας αυτόνομες αποφάσεις που δίνουν προτεραιότητα στους επιστημονικούς στόχους χωρίς να εξαρτώνται αποκλειστικά από λειτουργίες στη Γη.

Εξερεύνηση του διαστήματος: Δεδομένα και προκλήσεις

Μια κύρια πρόκληση για την εφαρμογή διαστημικών σκαφών με ενισχυμένη τεχνητή νοημοσύνη είναι η περιορισμένη ενσωματωμένη υπολογιστικής ισχύος, που περιορίζεται από αυστηρούς περιορισμούς ισχύος και βάρους που καθιστούν τη διανομή ισχύος μεταξύ επικοινωνίας, κινητικότητας, εκτέλεσης πειραμάτων επί του σκάφους, υπολογιστών και πολύ περισσότερο μια δύσκολη πράξη εξισορρόπησης.

Επίσης, η διαδικασία «στεγανοποίησης του χώρου» -συμπεριλαμβανομένου του θερμικού ελέγχου, της θωράκισης από την ακτινοβολία και της προστασίας από μετεωρικά και τροχιακά συντρίμμια περιπλέκει την ανάπτυξη υλικού- και αυξάνει το κόστος.

Η εμπιστοσύνη στη στρατηγική που βασίζεται στην τεχνητή νοημοσύνη είναι λοιπόν μια σημαντική πρόκληση, ιδιαίτερα για αποστολές ανίχνευσης ζωής. Τα μοντέλα ML θεωρούνται συχνά ως «μαύρα κουτιά», καθιστώντας δύσκολο για τους επιστήμονες να εμπιστευτούν πλήρως τα αποτελέσματα των κατάλληλων αλγορίθμων.

Η υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης και των ML στην εξερεύνηση του διαστήματος εμπνέει αληθινή αισιοδοξία και περιέργεια.

Για να επιτύχει αυτό, η σχετική βιομηχανία θα πρέπει να δώσει προτεραιότητα σε λύσεις όπως η ανάπτυξη υλικού που θα επιτρέπει υπολογισμούς τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο, την πρόοδο των εργαλείων μετάδοσης δεδομένων και τις συνεχείς επενδύσεις στο Deep Space Network (DSN) για περαιτέρω ενίσχυση της αποτελεσματικότητας της μετάδοσης δεδομένων για αποστολές.

Μία από τις κύριες δυσκολίες είναι το γεγονός ότι η διαστημική βιομηχανία θα πρέπει να αποδείξει ότι το νέο αυτό υλικό θα είναι πραγματικά επιδραστικό.

Περισσότερες ευκαιρίες για δοκιμή αλγορίθμων επί του σκάφους, κατά τη διάρκεια της προσομοίωσης και σε επιστημονικές αποστολές χαμηλού κινδύνου, θα ενισχύσουν το επίπεδο των λύσεων από άποψη τεχνολογικής ετοιμότητας.

Μέλλον με γνώμονα τα δεδομένα

Η συνεργασία του ιδιωτικού τομέα είναι το κλειδί για τη μετατροπή των διαστημικών αποστολών – η συμμετοχή ειδικών προοπτικών θα παρείχε καινοτόμες λύσεις και στρατηγικές για να βοηθήσει τις διαστημικές ομάδες να αναπτύξουν διαστημόπλοια που μπορούν να επεξεργάζονται, να μεταφέρουν και να ερμηνεύουν κρίσιμα δεδομένα.

Αυτή η συνεργασία θα μπορούσε να αξιοποιηθεί για να επιτρέψει τους υπολογισμούς τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικό χρόνο απευθείας στο διαστημόπλοιο, ενώ παράλληλα θα βελτιώσει τους αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων για τις ομάδες επιχειρήσεων, από τη συλλογή δεδομένων έως την ιεράρχηση προτεραιοτήτων.

Επιπλέον, η εν λόγω συνεργασία θα μπορούσε να βοηθήσει στην επιτάχυνση της ανάπτυξης επεξεργαστών τεχνητής νοημοσύνης για διαστημικές εφαρμογές, διασφαλίζοντας ότι θα παραμείνουν ανθεκτικοί στην ακτινοβολία και εξαιρετικά αποδοτικοί από πλευράς ισχύος.

Τέτοιες συνεργασίες ήδη πραγματοποιούνται – για παράδειγμα η συνεργασία της NASA και της IBM για την τεχνητή νοημοσύνη.

Τα δεδομένα μπορούν επίσης να αξιοποιηθούν σε μοντέλα ML για διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της ανίχνευσης ανωμαλιών, της πρόβλεψης αστοχίας υλικού και της ανάλυσης επιστημονικών δεδομένων. Αυτό μπορεί να γίνει μέσω μοντέλων εκπαίδευσης στη Γη και στη συνέχεια βελτιστοποίησής τους για συγκεκριμένους στόχους μιας διαστημικής αποστολής.

Η πιο αποτελεσματική χρήση μεγάλου όγκου δεδομένων θα επιτρέψει επίσης στις ομάδες στη Γη να αναπτύξουν εργαλεία οπτικοποίησης και προσομοίωσης.

Η καλλιέργεια ενός περιβάλλοντος που βασίζεται σε δεδομένα δεν αφορά μόνο την εφαρμογή εργαλείων επόμενης γενιάς, αλλά είναι καταλύτης για τα επόμενα σύνορα της ανακάλυψης και εξερεύνησης του διαστήματος.

Η προώθηση της εξερεύνησης του διαστήματος με ενισχυμένη τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί διεπιστημονική συνεργασία (μεταξύ ειδικών τεχνητής νοημοσύνης, μηχανικών λογισμικού, αστροβιολόγων και ούτω καθεξής) διασφαλίζοντας ότι τα εργαλεία και τα μοντέλα είναι προσαρμόσιμα και επεκτάσιμα.