I de senere år Kunstig intelligens (AI) tar fart, og lar oss løse problemer raskere enn tradisjonell databehandling noensinne kunne. For eksempel nylig DeepMind, et datterselskap Google, som omhandler kunstig intelligens, utviklet AlphaFold2, et program som kan løse problemet med proteinfolding. Dette er et problem som har stoppet forskere i 50 år.
Fremskritt innen kunstig intelligens har gjort det mulig for oss å gjøre fremskritt i alle slags disipliner – og de er ikke begrenset til applikasjoner på denne planeten. Fra å designe oppdrag til å rydde jordens bane for rusk, her er noen måter kunstig intelligens kan hjelpe oss videre i verdensrommet.
Assistenter for kosmonauter
Forskere jobber med intelligente assistenter for å hjelpe astronauter. Disse kunstig intelligens (AI) assistentene, selv om de kanskje ikke ser like fasjonable ut som i filmene, kan være utrolig nyttige for romutforskning.
En nyutviklet virtuell assistent kan potensielt oppdage eventuelle farer i langvarige romflyvninger, for eksempel endringer i romfartøyet, for eksempel økende karbondioksid eller sensorfeil, som kan være potensielt skadelige. Den vil da varsle mannskapet med inspeksjonsforslag.
Assistent Kimon ble levert til den internasjonale romstasjonen (ISS) i desember 2019, hvor den testes i tre år. Til syvende og sist vil Cimon bli brukt til å redusere stresset til astronauter ved å fullføre oppgavene de ber om. NASA utvikler også en satellitt for astronauter ombord på ISS kalt Robonaut, som vil jobbe sammen med astronauter eller utføre oppgaver som er for risikable for dem.
Oppdrag design og planlegging
Å planlegge et oppdrag til Mars er en skremmende oppgave, men kunstig intelligens kan gjøre det enklere. Nye romoppdrag er tradisjonelt basert på kunnskap fra tidligere forskning. Imidlertid kan denne informasjonen ofte være begrenset eller utilgjengelig i sin helhet.
Dette betyr at flyten av teknisk informasjon er begrenset til de som kan få tilgang til og dele den med andre oppdragsdesignere. Men hva om all informasjon om praktisk talt alle tidligere romflyvninger var tilgjengelig for alle med legitimasjonen med bare noen få klikk. En dag kan det komme et smartere system – som ligner på Wikipedia, men med kunstig intelligens som kan svare på komplekse spørsmål med pålitelig og oppdatert informasjon – for å hjelpe til med tidlig utforming og planlegging av nye romoppdrag.
Forskere jobber med ideen om en assisterende designingeniør for å redusere tiden som kreves for innledende oppdragsdesign, som ellers krever mange arbeidstimer. Daphne er et annet eksempel på en smart assistent i design av satellittjordobservasjonssystemer. Daphne brukes av systemingeniører i satellittutviklingsteam. Dette gjør jobben deres enklere ved å gi tilgang til relevant informasjon, inkludert anmeldelser, samt svar på spesifikke spørsmål.
Behandling av satellittdata
Jordobservasjonssatellitter genererer enorme mengder data. Disse dataene mottas av bakkestasjonene i partier over lang tid og må samles sammen før de kan analyseres. Selv om det har vært flere crowdsourcing-prosjekter for grunnleggende analyse av satellittbilder i svært liten skala, kan kunstig intelligens komme oss til unnsetning for detaljert analyse av satellittdata.
Med en enorm mengde data mottatt, viste AI seg å være svært effektiv til å behandle den. Den har blitt brukt til å estimere varmeakkumulering i urbane områder og for å kombinere meteorologiske data med satellittbilder for å estimere vindhastighet. AI har også hjulpet med å estimere solstråling ved hjelp av data fra geostasjonære satellitter, blant mange andre applikasjoner.
AI for databehandling kan også brukes til selve satellittene. I en fersk studie testet forskere forskjellige kunstig intelligens-teknikker for et eksternt satellitt-helseovervåkingssystem. Den er i stand til å analysere data mottatt fra satellitter for å identifisere eventuelle problemer, forutsi satellittytelse og gi visualiseringer for informert beslutningstaking.
Romrester
En av de største romutfordringene i det 21. århundre er å bli kvitt romrester. I følge ESA, er det rundt 34 000 objekter større enn 10 cm som utgjør en alvorlig trussel mot den eksisterende rominfrastrukturen. Det finnes noen innovative tilnærminger for å bekjempe trusselen, for eksempel utviklingen av satellitter som kommer inn igjen.
En annen tilnærming er å unngå mulige kollisjoner i rommet ved å forhindre dannelsen av rusk. I en fersk studie utviklet forskere en metode for å designe kollisjonsunngåelsesmanøvrer ved hjelp av maskinlæringsteknikker (ML).
Også interessant:
- SpaceX vil bruke Starship for å rense plass fra rusk
- Astroscale vil begynne å rydde opp rusk i jordens bane allerede i 2021
En annen ny tilnærming er å bruke den enorme datakraften som er tilgjengelig på jorden til å trene maskinlæringsmodeller, overføre disse modellene til et romfartøy som allerede er i bane eller underveis, og bruke dem om bord for å ta ulike beslutninger. En måte å sikre sikkerheten til romfart har nylig blitt foreslått ved å bruke allerede trente nettverk om bord på romfartøyet. Dette gir større fleksibilitet ved utforming av satellitter med minimal fare for kollisjon i bane.
Navigasjonssystemer
På jorden er vi vant til verktøy som Google Maps som bruker GPS eller andre navigasjonssystemer. Men for andre utenomjordiske kropper er det ikke noe slikt system ennå.
Vi har ikke navigasjonssatellitter rundt månen eller Mars, men vi kan bruke de millioner av bilder vi har fra overvåkingssatellitter som Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). I 2018 utviklet en gruppe forskere fra NASA, i samarbeid med Intel, et intelligent navigasjonssystem som bruker AI for planetarisk utforskning. De trente modellen på millioner av bilder tatt i forskjellige oppdrag og laget et virtuelt kart over Månen.
Når vi fortsetter å utforske universet, vil vi fortsette å planlegge ambisiøse oppdrag for å tilfredsstille vår medfødte nysgjerrighet og forbedre livet på jorden. I vår innsats vil kunstig intelligens hjelpe oss både på jorden og i verdensrommet for å gjøre denne forskningen mulig.
Les også: