Технологии искусственного интеллекта и машинного обучения оптимизируют миссии космических аппаратов, чтобы они работали эффективно и автоматически.
Искусственный интеллект может приблизить нас к звездам. Человек, ограниченный своим видением, не может реально исследовать каждую грань пространства. Новые технологии, такие как машинное обучение и глубокое обучение в ИИ, дают организациям, работающим в космических программах, возможность использовать ИИ и робототехнику. Машинное обучение извлекает огромное количество данных, поступающих в систему, в то время как при глубоком обучении машины используют многослойные искусственные нейронные сети для самообучения таким сложным задачам, как распознавание изображений. Роботы теперь покоряют космос, достигая мест, доступных даже астронавтам-людям. 'т. Давайте рассмотрим некоторые передовые технологии искусственного интеллекта, используемые в космических миссиях. Стартапы AI ML, такие как Slingshot Aerospace, создают следующее поколение спутниковой, воздушной и беспилотной обработки сигналов AI и аналитических возможностей.
Mission Control — компания, занимающаяся исследованием космоса и робототехникой, специализирующаяся на выполнении миссий, автономности на борту и искусственном интеллекте.
Кажется, что ИИ и космос идут рука об руку. Поэтому ИИ и машинное обучение используются в космических операциях по-разному.
- Планирование миссии
ИИ используется для планирования миссий и сложных систем планирования с очень ограниченной командой за короткий период времени. Принимая во внимание научные и инженерные ограничения миссии, ИИ соответствующим образом оптимизирует расписание, чтобы удовлетворить все потребности. Запрограммировав космический корабль с помощью технологии искусственного интеллекта, он может сам выполнять команду, когда ему дается конкретная функция, основанная на прошлом опыте.
2. Операции миссии
Операции миссии могут выполняться автономно с помощью ИИ. ИИ и машинное обучение также используются для оценки критических с точки зрения безопасности миссий и эксплуатационных ограничений. Это помогает обрабатывать большие объемы информации на основе показателей номинальных операций и прошлых показателей, в которых имели место аномалии.
3. Сбор данных
За долгое время было собрано большое количество данных с космических аппаратов наблюдения за Землей, зондов дальнего космоса и планетоходов. Примечательно, что для наземных инфраструктур он используется для распространения и доставки данных конечным пользователям. С помощью автоматизации ИИ данные можно анализировать, обрабатывать и передавать конечному пользователю.
4. Автономная навигация и передвижение
Космические аппараты с автономной навигацией могут путешествовать в межзвездном пространстве и выполнять сложные движения для прибытия и посадки на удаленные небесные объекты. ИИ и машинное обучение облегчают управление и маневрирование космического корабля, чтобы он работал автоматически, высвобождая человеческие ресурсы для других операций миссии.
