Как искусственный интеллект (ИИ) может помочь астронавтам в долгосрочных космических миссиях? Это следует из текущего исследования Международный астронавтический конгресс 2024 г. в Милане, Италия, надеется поработать с международной командой исследователей во главе с Немецким аэрокосмическим центром, чтобы представить улучшения в системе телеметрической информационной системы исследования Марса (METIS) и обсудить, как они помогут будущим астронавтам на Марсе и облегчат общение. проблемы между Землей и Марсом, что может занять до 24 минут в зависимости от орбиты. Это исследование имеет потенциал для разработки более эффективных технологий для долгосрочных космических миссий за пределы Земли, особенно на Луну и Марс.
Здесь, Вселенная сегодня обсуждает это невероятное исследование с Оливером Беншем, докторантом Немецкого аэрокосмического центра, о мотивации исследования, основных выводах и последующих исследованиях, важности использования конкретных инструментов для улучшения METIS и важности использования искусственного интеллекта. на их основе Технологии для будущих пилотируемых миссий. Так какова же была мотивация этого исследования ИИ-помощников для будущих космических миссий?
«Нынешние астронавты во многом полагаются на наземную поддержку, особенно в непредвиденных ситуациях», — говорит Бенш. Вселенная сегодня. «Наш проект направлен на изучение новых способов поддержки астронавтов и сделать их более автономными во время миссий. Мы сосредоточились на том, чтобы сделать большой объем мультимодальных данных, таких как документы или данные датчиков, простым и, прежде всего, надежным доступом астронавтам на естественном языке. Это особенно актуально, когда мы думаем о будущих длительных космических миссиях. Б. на Марс, где существует значительная задержка связи».
В ходе исследования исследователи улучшили текущие алгоритмы METIS по сравнению с текущими моделями генеративных предварительно обученных преобразователей (GPT), которые, как известно, выдают ошибки в зависимости от конкретных сред, в которых они развернуты. Чтобы решить эту проблему, исследователи интегрировали GPT, поисково-дополненную генерацию (RAG), графики знаний (KG) и дополненную реальность (AR) с целью предоставить будущим астронавтам большую автономию без необходимости постоянной связи с наземными станциями на Земле.
Целью исследования была разработка системы, которая может повысить автономность, безопасность и эффективность астронавтов при выполнении задач длительных космических полетов на Луну или Марс. Как упоминалось ранее, задержки связи между Землей и Марсом могут достигать 24 минут, поэтому возможность астронавтов принимать решения на месте может означать разницу между жизнью и смертью. Так каковы же были основные выводы этого исследования?
«В нашем проекте мы хотим интегрировать такие документы, как процедуры с данными датчиков в реальном времени и другую дополнительную информацию, в наш граф знаний», — говорит Бенш. Вселенная сегодня. «Сохраненная и обновляемая информация затем отображается в интуитивно понятной форме с использованием сигналов дополненной реальности и голосового взаимодействия на естественном языке, что увеличивает автономию астронавтов. Надежные ответы обеспечиваются за счет обратных ссылок на граф знаний, что позволяет астронавтам проверять информацию, что невозможно, если полагаться только на помощников, основанных на больших языковых моделях, поскольку они имеют тенденцию генерировать неточную или сфабрикованную информацию».
Бенш рассказывает о последующих исследованиях Вселенная сегодня В настоящее время команда работает с Инициативой по исследованию космоса Медиа-лаборатории Массачусетского технологического института и планирует сотрудничать с астронавтами в Европейском центре астронавтов Европейского космического агентства в 2025 году.
Как упоминалось ранее, исследователи объединили модели генеративного предварительно обученного преобразователя (GPT), поисково-дополненной генерации (RAG), графиков знаний (KG) и дополненной реальности (AR) с целью предоставить астронавтам больше автономии в будущих долгосрочных космических миссиях. GPT предназначены для использования в качестве основы для генеративного искусственного интеллекта и впервые были использованы OpenAI в 2018 году.
RAG помогают улучшить генеративный искусственный интеллект, позволяя алгоритму вводить внешние данные и документацию от пользователя. Они состоят из четырех этапов: индексирование, извлечение, расширение и создание. Базы знаний KG, отвечающие за улучшение данных путем хранения связанных наборов данных. Этот термин был впервые использован в 1972 году австрийским лингвистом Эдгаром Шнайдером. AR — это интерфейс дисплея, который сочетает в себе элементы виртуального и реального мира с целью погрузить пользователя в виртуальную среду, сохраняя при этом реальную среду. Так в чем же заключалось значение объединения RAG, KG и AR для создания этой новой системы?
«Традиционные системы RAG обычно извлекают и генерируют ответы на основе одного соответствующего документа», — объясняет Бенш. Вселенная сегодня. «Однако проблемы освоения космоса часто связаны с обработкой распределенных и мультимодальных данных, начиная от процедурных руководств и данных датчиков и заканчивая изображениями и данными телеметрии в реальном времени, такими как температура или давление. Интегрируя KG, мы решаем эти проблемы, организуя данные в связанную, обновляемую структуру, которая может принимать актуальные данные и предоставлять контекстуально релевантные ответы. KG действуют как магистраль, соединяя разрозненные источники информации и позволяя астронавтам получать доступ к последовательной и точной информации из множества документов или типов данных».
Бенш продолжает: «AR расширяет эту систему, предоставляя интуитивно понятные интерфейсы без помощи рук. Накладывая процедуры, показания датчиков или оповещения непосредственно в поле зрения астронавта, AR минимизирует когнитивную нагрузку и уменьшает необходимость переключения фокуса между устройствами. Кроме того, возможности голосового управления позволяют астронавтам естественным образом запрашивать систему и взаимодействовать с ней, что еще больше упрощает выполнение задач. Хотя каждая технология дает определенные преимущества по отдельности, их совместное использование дает астронавтам значительно большую выгоду, особенно в длительных космических миссиях, где астронавты должны действовать более автономно».
Хотя в этом исследовании рассматривается, как ИИ может помочь астронавтам в будущих космических миссиях, ИИ уже используется в текущих космических миссиях, особенно на Международной космической станции (МКС), и включает в себя генеративный ИИ, робототехнику ИИ, машинное обучение и встроенные процессоры. В качестве роботов искусственного интеллекта на МКС используются три 12,5-дюймовых робота кубической формы под названием Honey, Queen и Bumble в рамках программы НАСА Astrobee, предназначенной для помощи астронавтам МКС в их повседневных задачах. Все три робота были доставлены на МКС в рамках двух миссий в 2019 году, при этом Хани ненадолго вернулась на Землю для технического обслуживания вскоре после прибытия на орбитальную заставу и не вернулась до 2023 года.
Каждый из трех роботов оснащен электрическим вентилятором и выполняет такие задачи, как транспортировка грузов, документирование экспериментов и управление запасами. Кроме того, у них есть подлокотник для удержания поручней для экономии энергии. Долгосрочная цель программы — помочь улучшить эту технологию для использования в пилотируемых лунных миссиях и Lunar Gateway. Но насколько важно интегрировать искусственный интеллект в будущие пилотируемые миссии, особенно на Марс?
«Астронавтов в настоящее время поддерживает команда во время тренировок и во время их миссий», — говорит Бенш. Вселенная сегодня. «Миссии на Марс сопряжены со значительными задержками, что затрудняет наземную поддержку в срочных ситуациях. Чтобы преодолеть эти проблемы, необходимы помощники искусственного интеллекта, которые обеспечивают быстрый и надежный доступ к процессам и данным в реальном времени посредством голоса и дополненной реальности».
Как помощники ИИ будут поддерживать астронавтов в долгосрочных космических миссиях в ближайшие годы и десятилетия? Только время покажет, и именно поэтому мы занимаемся наукой!
Как всегда, продолжайте в том же духе и продолжайте искать!
