Четыре передовых ИИ-технологии для изучения космоса и Земли

Как нейросети помогают космонавтам и ученым осваивать космос и улучшать жизнь на Земле

Человечество много веков одержимо идеей раскрыть тайны Вселенной. Сейчас нам помогает в этом искусственный интеллект. Возможности его работы в космосе пока не безграничны, но он решает множество задач, важных для развития космических наук и наших представлений о Земле и Вселенной. Рассказываем о самых интересных и перспективных ИИ-технологиях, которые используются сегодня для освоения космических пространств и изучения собственной планеты из космоса:

• ИИ помогает изучать звездное небо и составлять карты Вселенной.
• ИИ анализирует данные наблюдений со спутников. Какие проблемы человечества это может решить?
• ИИ облегчает состыковку космических кораблей, а в будущем будет полностью управлять дальними полетами.

• Роботы с ИИ уже общаются с астронавтами на борту МКС, а в будущем станут их незаменимыми помощниками в космосе.

ИИ исследует черные дыры и открывает новые планеты

Высоко над землей просторы космоса бороздит российский спутник «Спект-РГ». Его запустили в 2019 году, и на его борту установлены сразу два мощных рентгеновских телескопа – российский ART-XCи немецкий eRosita (был отключен в марте 2022 года и пока не возобновил работу). Рентгеновские телескопы методично сканируют небесный свод и наносят на карту источники рентгеновского излучения. Среди важнейших объектов наблюдения — скопления галактик, сверхмассивные черные дыры, звезды с коронами. Каталог, составленный по итогам первого года работы ART-XC,включает 870 точечных и 50 протяженных объектов, а каталогeRositaза тот же период — более полумиллиона объектов.

Всю полученную информацию телескопы передают на землю в виде таблиц. «Мы видим в таблице некие объекты, обладающие определенной яркостью, и их координаты, но не знаем их физических параметров», - рассказывает Александр Мещеряков, научный сотрудник российского Института изучения космоса (ИКИ). На этом этапе в дело вступает ИИ. Машина, обученная на большом массиве астрономических данных, анализирует полученную с телескопа информацию, и производит разные вычисления. Сначала она выясняет, является ли объект источником рентгеновского излучения, потом его классифицирует: это может быть звезда из нашей или из другой галактики или же сверхмассивная черная дыра. Далее машина определяет расстояние от земли до объекта в специальных астрономических единицах длины – парсеках, которые используются для измерения расстояний за пределами нашей Солнечной системы. Когда объект классифицирован и расстояние до него определено, он заносится на карту.

По словам Александра Мещерякова, методы машинного обучения для формирования карт небесного свода в ИКИ стали использовать с 2018 года. Чтобы нейросеть научилась классифицировать космические объекты, ученые «скормили» ей данные рентгеновских телескопов, которые были установлены ранее, например, выборку американского телескопа «Чандра», который работает с 1999 года.

В машину загрузили данные измерений и в других диапазонах — в оптическом и инфракрасном —, а также фотометрические данные, которые необходимы для разделения квазаров звезд и квазаров галактик. Само обучение происходило с учителем. А для измерения скопления галактик использовали методы глубокого обучения.

Применение ИИ настолько ускорило темпы составления карт, что к моменту приостановки работы в 2022 году телескопаeRosita, команда ученых института выполнила уже 60% всей научной программы по глубокому сканированию неба.

В других странах тоже проводят подобные исследования и один из самых ярких примеров — работа с данными известного американского телескопаKepler, который был оснащен алгоритмом с ИИ и сканировал небесный свод с марта 2009 по 2018 год. За это время он помог астрономам открыть более 2600 экзопланет. Среди прочего он нашел двойника нашей Солнечной системы – звездную систему, названную Kepler - 90, в созвездии Дракона.

Но даже после окончания работы телескопа исследователи смогли открыть с помощью снятой с него информации еще 301 экзопланету. Для этого они тренировали на разных данных NASA сеть с глубоким обучениемExoMiner, и та обнаружила в данных телескопа новые планеты за пределами Солнечной системы.

В ближайшие годы телескопы, как космические, так и наземные, будут собирать все больше и больше данных и увеличивать базу данных о галактиках и других космических объектах. «Во Вселенной есть множество объектов не похожих друг на друга, и у искусственного интеллекта здесь большое поле деятельности для распознания и классификации этих объектов в интересах науки», - говорит Александр Мещеряков.

ИИ изучает Землю

В мире постоянно растет спрос на данные наблюдений спутников за Землей. Это помогает человечеству отслеживать изменения климата и окружающей среды, а также возникновение стихийных бедствий. И здесь тоже на помощь приходит ИИ: машины анализируют и классифицируют многочисленные снимки Земли.

По данным управления ООН по вопросам космического пространства (UNOOSA), сейчас на около земной орбите находится 4 852 активных искусственных спутника. 22% из них предназначены для наблюдения за Землей и ежедневно передают большие потоки информации.

Михаил Бурцев, заведующий Центром коллективного пользования ИКИ-Мониторинг, рассказывает, что его команда снимает информацию со спутников о состоянии лесов и сельскохозяйственных угодий. Все полученные сведения анализируют алгоритмы: информацию о лесах, их составе на разных территориях и облесении чаще всего обрабатывают классические пороговые алгоритмы с жестко заданными наборами признаков. А сведения о сельскохозяйственных угодьях ученые загружают в нейросеть. Но прежде, чем «скормить» машине полученные изображения, эксперт сначала сам внимательно их изучает, определяет, где и какие объекты на них расположены, и потом обучает этому нейросеть. В последующем нейросеть может уже самостоятельно находить на изображениях объекты, определять, где какие культуры растут, как они развиваются и какой прогноз можно сделать. По словам Михаила Бурцева, алгоритмы классификации применяются в сельском хозяйстве уже 10 лет, но лишь недавно ученые начали использовать в этой сфере ИИ и машинное обучение.

Подобные проекты есть и в других странах. Например, в Калифорнийском университете в Беркли ученые с помощью ИИ анализируют снимки со спутников, чтобы предотвратить обезлесение и отследить поголовье скота. По мнению ученых, спутниковые снимки предоставляют так много данных, что с помощью ИИ по ним можно изучать не только настоящее, но также прошлое и будущее Земли – ИИ все это может визуализировать.

А в Европе ученые в 2021 году приступили к созданию цифровой копии Земли, которая будет собирать данные, приходящие от обсерваторий, с миниспутников и беспилотников, а потом воспроизводить детальные модели планеты с высоким разрешением в реальном времени. Проект займет от семи до десяти лет, и в результате будет создана модель Destination Earth. Эта модель сможет использовать самые разные инструменты, в том числе ИИ и машинное обучение. Она будет прогнозировать погоду и климат, океанские течения, запасы пищи и воды, а также влияние человека на окружающую среду.

ИИ поможет стыковке космических кораблей

Традиционно стыковку космических кораблей с МКС осуществляет автоматизированная система «Луч». С Земли ей всегда помогает специальная группа сопровождения. Но из-за большого числа установленных на станции зеркал возникает множество переотражений и это осложняет расчет угла подлета корабля к станции.

В наземном центре управления полетом за работой сближения обычно наблюдает специальная группа сопровождения, которая визуально оценивает корректность углов и дальностей, измеренных системой «Курс». Теперь на помощь группе стыковки приходит искусственный интеллект. «Сейчас мы пытаемся использовать искусственный интеллект для обработки видеопотока с бортовой камеры для оценки шести навигационных параметров», - рассказывает Роман Бессонов, руководитель отдела оптико-физических исследований ИКИ РАН. По его словам, опыт использования методов ИИ в спорте для измерения траектории мяча и спортсменов в бейсболе, показывает возможность применения его и в космонавтике.

В итоге ИИ теперь просчитывает траектории космических кораблей, но делает это только с Земли. В космосе продолжает работать хорошо себя зарекомендовавшая система «Луч». «Космическая отрасль консервативна. И пока мы не понимаем точно, как ИИ будет работать в космосе и какие решения он будет принимать, мы не можем устанавливать его в бортовые приборы. Риск слишком велик»,-говорит Роман. Кроме того, замечает он, использование нейросетей в космосе требует создания специализированных процессоров космического применения с большой вычислительной мощностью и с требуемой радиационной стойкостью. Это – отдельная проблема, которая сдерживает распространение нейросетевых алгоритмов в космосе.

Тем не менее, по мнению многих ученых, в будущем искусственный интеллект будет совершенно необходим для управления практически всеми системами космического корабля, который отправляется в длительное космическое путешествие. Понадобится он и для обустройства космического жилища на других планетах.

В 2030-х годах NASA собирается отправить пилотируемую миссию на Марс, и разработки необходимого для этого ИИ уже ведутся. Американский робототехник и специалист в области ИИ Пит Бонассо недавно создал прототип когнитивной архитектуры для космических агентств под названием Case. Причем прототипом этой системы послужил вымышленный компьютер из «Космической одиссеи» Артура Кларка HAL 9000. Бонассо практически полностью воспроизвел выдуманный фантастом компьютер, лишив реальную машину только таких страшных и ненужных черт, как социопатия, паранойя и склонность к предательству.

Созданный Бонассо компьютер уже опробовали: в течение четырех часов он управлял компьютерно-смоделированной средой виртуальной космической станции и за все время симуляции не допустил грубых ошибок и не убил случайно ни одного виртуального астронавта.

ИИ поможет и поддержит людей на борту корабля

В 2018 году в космос на МКС впервые отправился первый робот-помощник с ИИCIMON (Crew Interactive Mobile Companion). Еще на Земле CIMON был натренирован на фотографиях одного из космонавтов, который должен был находится с ним вместе на станции. На борту он помогал астронавтам ориентироваться в инструкциях во время научных экспериментов. Робот свободно перемещался по помещению, пока его не подзывал к себе кто-то из космонавтов. Люди общались с CIMON при помощи голосовых команд, и система не только распознавала речь космонавтов, но и понимала их настроение.

В 2019 году на МКС прилетела обновленная версия CIMON под названием CIMON-2. Новая версия была готова выполнять более сложные операции и стала лучше распознавать эмоции людей.

Это только начало, говорят многие ученые. Работа над помощниками людей в космосе на основе ИИ постоянно продолжается. В будущем они смогут поддерживать астронавтов в полетах на Луну, Марс или за пределы Солнечной системы. Роботы займутся тяжелой физической работой на борту корабля и за его пределами, окажут помощь в пилотировании и стыковке космического судна, помогут преодолеть сложные и опасные для людей ситуаций. Помимо этого, они будут выступать и своего рода психологами команды астронавтов, анализируя настроения людей на борту, мониторя их психическое здоровье и принимая меры в случае чрезвычайной ситуации.