Sa mga nakaraang taon Artipisyal na Katalinuhan (AI) ay nakakakuha ng momentum, na nagbibigay-daan sa amin upang malutas ang mga problema nang mas mabilis kaysa sa tradisyunal na pag-compute. Halimbawa, kamakailan Deepmind, isang subsidiary na kumpanya Google, na tumatalakay sa artificial intelligence, binuo AlphaFold2, isang programa na maaaring malutas ang problema ng pagtitiklop ng protina. Ito ay isang problema na natigilan sa mga siyentipiko sa loob ng 50 taon.
Ang mga pag-unlad sa artificial intelligence ay nagbigay-daan sa amin na umunlad sa lahat ng uri ng mga disiplina - at hindi sila limitado sa mga aplikasyon sa planetang ito. Mula sa pagdidisenyo ng mga misyon hanggang sa pag-alis ng mga debris sa orbit ng Earth, narito ang ilang paraan na makakatulong sa atin ang artificial intelligence na umunlad pa sa kalawakan.
Mga katulong ng mga kosmonaut
Ang mga mananaliksik ay nagtatrabaho sa mga matatalinong katulong upang matulungan ang mga astronaut. Ang mga katulong na ito ng artificial intelligence (AI), kahit na hindi sila mukhang sunod sa moda gaya ng sa mga pelikula, ay maaaring maging lubhang kapaki-pakinabang para sa paggalugad sa kalawakan.
Ang isang bagong binuong virtual assistant ay maaaring potensyal na makakita ng anumang mga panganib sa mahabang-tagal na mga paglipad sa kalawakan, tulad ng mga pagbabago sa spacecraft, tulad ng tumataas na carbon dioxide o mga sensor malfunction, na maaaring maging potensyal na nakakapinsala. Pagkatapos ay aalertuhan nito ang mga tripulante na may mga mungkahi sa inspeksyon.
Katulong Cimon ay inihatid sa International Space Station (ISS) noong Disyembre 2019, kung saan ito ay sinusuri sa loob ng tatlong taon. Sa huli, gagamitin si Cimon para mabawasan ang stress ng mga astronaut sa pamamagitan ng pagkumpleto ng mga gawaing hinihiling nila. NASA ay gumagawa din ng satellite para sa mga astronaut na sakay ng ISS na tinatawag Robonaut, na makikipagtulungan sa mga astronaut o magsasagawa ng mga gawaing masyadong mapanganib para sa kanila.
Disenyo at pagpaplano ng misyon
Ang pagpaplano ng isang misyon sa Mars ay isang nakakatakot na gawain, ngunit ang artificial intelligence ay maaaring gawing mas madali. Ang mga bagong misyon sa kalawakan ay tradisyonal na nakabatay sa kaalaman na nakuha mula sa nakaraang pananaliksik. Gayunpaman, ang impormasyong ito ay maaaring madalas na limitado o hindi magagamit sa kabuuan nito.
Nangangahulugan ito na ang daloy ng teknikal na impormasyon ay limitado sa mga maaaring mag-access at ibahagi ito sa iba pang mga inhinyero ng disenyo ng misyon. Ngunit paano kung ang lahat ng impormasyon tungkol sa halos lahat ng nakaraang mga flight sa espasyo ay magagamit sa sinumang may mga kredensyal sa ilang pag-click lamang. Isang araw ay maaaring magkaroon ng mas matalinong sistema – katulad ng Wikipedia, ngunit may artificial intelligence na makakasagot sa mga kumplikadong query na may maaasahan at napapanahon na impormasyon – upang makatulong sa maagang disenyo at pagpaplano ng mga bagong misyon sa kalawakan.
Ang mga mananaliksik ay nagtatrabaho sa ideya ng isang assistant design engineer upang bawasan ang oras na kinakailangan para sa paunang disenyo ng misyon, na kung hindi man ay nangangailangan ng maraming oras ng tao. Uri ng palumpong ay isa pang halimbawa ng isang matalinong katulong sa disenyo ng satellite Earth observation systems. Si Daphne ay ginagamit ng mga system engineer sa mga satellite development team. Ginagawa nitong mas madali ang kanilang trabaho sa pamamagitan ng pagbibigay ng access sa may-katuturang impormasyon, kabilang ang mga review, pati na rin ang mga sagot sa mga partikular na query.
Pagproseso ng data ng satellite
Ang mga satellite ng pagmamasid sa lupa ay bumubuo ng malaking halaga ng data. Ang data na ito ay natatanggap ng mga ground station sa mga batch sa loob ng mahabang panahon at dapat na sama-samang kolektahin bago ito masuri. Bagama't nagkaroon ng ilang mga proyekto ng crowdsourcing para sa pangunahing pagsusuri ng mga satellite image sa napakaliit na sukat, ang artificial intelligence ay maaaring sumagip sa amin para sa detalyadong pagsusuri ng satellite data.
Sa napakalaking dami ng data na natanggap, naging napakaepektibo ng AI sa pagproseso nito. Ito ay ginamit upang tantyahin ang akumulasyon ng init sa mga urban na lugar at upang pagsamahin ang meteorolohikong data sa mga satellite na imahe upang matantya ang bilis ng hangin. Nakatulong din ang AI sa pagtatantya ng solar radiation gamit ang data mula sa mga geostationary satellite, bukod sa marami pang ibang application.
Ang AI para sa pagproseso ng data ay maaari ding gamitin para sa mga satellite mismo. Sa isang kamakailang pag-aaral, sinubukan ng mga siyentipiko ang iba't ibang mga pamamaraan ng artificial intelligence para sa isang remote na satellite health monitoring system. Ito ay may kakayahang pag-aralan ang data na natanggap mula sa mga satellite upang matukoy ang anumang mga isyu, mahulaan ang pagganap ng satellite at magbigay ng mga visualization para sa matalinong paggawa ng desisyon.
Mga labi ng kalawakan
Isa sa mga pinakamalaking hamon sa kalawakan ng ika-21 siglo ay ang pag-alis ng mga labi ng kalawakan. Ayon kay ESA, mayroong humigit-kumulang 34 mga bagay na mas malaki sa 000 cm na nagdudulot ng malubhang banta sa umiiral na imprastraktura sa kalawakan. Mayroong ilang mga makabagong diskarte sa paglaban sa banta, tulad ng pagbuo ng mga re-entry satellite.
Ang isa pang diskarte ay upang maiwasan ang anumang posibleng banggaan sa kalawakan sa pamamagitan ng pagpigil sa paglikha ng anumang mga labi. Sa isang kamakailang pag-aaral, nakabuo ang mga mananaliksik ng isang paraan para sa pagdidisenyo ng mga maneuver sa pag-iwas sa banggaan gamit ang mga diskarte sa machine learning (ML).
Kawili-wili din:
- Gagamitin ang SpaceX Starship upang linisin ang espasyo mula sa mga labi
- Si Astroscale ay magsisimulang maglinis ng mga debris sa Earth orbit sa unang bahagi ng 2021
Ang isa pang bagong diskarte ay ang paggamit ng malawak na computing power na available sa Earth para sanayin ang mga modelo ng machine learning, ilipat ang mga modelong iyon sa isang spacecraft na nasa orbit na o nasa ruta na, at gamitin ang mga ito sa board para gumawa ng iba't ibang desisyon. Ang isang paraan upang matiyak ang kaligtasan ng mga flight sa kalawakan ay iminungkahi kamakailan gamit ang mga sinanay na network na nakasakay sa spacecraft. Nagbibigay ito ng higit na kakayahang umangkop sa pagdidisenyo ng mga satellite na may kaunting panganib ng banggaan sa orbit.
Mga sistema ng nabigasyon
Sa Earth, nasanay na kami sa mga tool tulad ng Google Maps na gumagamit ng GPS o iba pang navigation system. Ngunit para sa ibang mga extraterrestrial na katawan, wala pang ganoong sistema.
Wala kaming navigation satellite sa paligid ng Buwan o Mars, ngunit magagamit namin ang milyun-milyong larawang mayroon kami mula sa mga surveillance satellite tulad ng Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Noong 2018, isang grupo ng mga mananaliksik mula sa NASA, sa pakikipagtulungan ng Intel, ay bumuo ng isang matalinong sistema ng nabigasyon gamit ang AI para sa paggalugad ng planeta. Sinanay nila ang modelo sa milyun-milyong larawan na kinunan sa iba't ibang mga misyon at lumikha ng isang virtual na mapa ng Buwan.
Habang patuloy nating ginalugad ang uniberso, patuloy tayong magpaplano ng mga ambisyosong misyon upang masiyahan ang ating likas na pagkamausisa at mapabuti ang buhay sa Earth. Sa aming mga pagsisikap, tutulungan kami ng artificial intelligence sa Earth at sa kalawakan upang gawing posible ang pananaliksik na ito.
Basahin din: