Исследователи из Стэнфордского центра аэрокосмических автономных исследований (CAESAR) на роботизированном испытательном стенде, который может моделировать движения автономных космических кораблей. Кредит: Эндрю Бродхед
Космические путешествия сложны, дороги и рискованны. Огромные суммы и ценный груз ставятся на карту каждый раз, когда один космический корабль стыкуется с другим. Одна ошибка — и миссия стоимостью в миллиард долларов может быть провалена. Аэрокосмические инженеры полагают, что автономное управление, подобное тому, которое сегодня управляет многими автомобилями по дороге, может значительно повысить безопасность полетов, но сложность математических вычислений, необходимых для безошибочной уверенности, превосходит все, с чем в настоящее время могут справиться бортовые компьютеры.
В новом документе, представленном на аэрокосмической конференции IEEE в марте 2024 года и опубликованном на сервере препринтов arXiv, группа аэрокосмических инженеров из Стэнфордского университета сообщила об использовании искусственного интеллекта для ускорения планирования оптимальных и безопасных траекторий между двумя или более стыкующимися космическими кораблями. Они называют его ART — Автономный преобразователь рандеву — и говорят, что это первый шаг в эпоху более безопасных и надежных самоуправляемых космических путешествий.
Славься ЦЕЗАРЬ
При автономном управлении количество возможных результатов огромно. Они не имеют права на ошибку и по сути являются открытыми.
«Оптимизация траектории — очень старая тема. Она существует с 1960-х годов, но она сложна, когда вы пытаетесь согласовать требования к производительности и жесткие гарантии безопасности, необходимые для автономных космических путешествий, в рамках параметров традиционных вычислительных подходов», — сказал Марко Павоне. , доцент кафедры аэронавтики и астронавтики и содиректор нового Стэнфордского центра аэрокосмических автономных исследований (CAESAR).
«Например, в космосе вам приходится иметь дело с ограничениями, которых обычно нет на Земле, например, с необходимостью указывать на звезды, чтобы сохранить ориентацию. Это приводит к математической сложности».
«Чтобы автономия работала без сбоев на расстоянии миллиардов миль в космосе, мы должны делать это таким образом, чтобы с ней могли справиться бортовые компьютеры», — добавила Симона Д'Амико, доцент кафедры аэронавтики и астронавтики и содиректор ЦЕЗАРЬ. «ИИ помогает нам справляться со сложностью и обеспечивает точность, необходимую для обеспечения безопасности миссии, эффективным с точки зрения вычислений способом».
CAESAR — это сотрудничество между промышленностью, научными кругами и правительством, которое объединяет опыт Лаборатории автономных систем Павоне и Лаборатории космических рандеву Д'Амико. Лаборатория автономных систем разрабатывает методологии анализа, проектирования и управления автономными системами — автомобилями, самолетами и, конечно же, космическими кораблями.
Лаборатория космических рандеву проводит фундаментальные и прикладные исследования для создания будущих распределенных космических систем, в которых два или более космических корабля будут сотрудничать автономно для достижения целей, которые в противном случае были бы очень трудны для одной системы, включая полет в строю, сближение и стыковку, поведение роя, созвездия и многие другие. . Лаборатория планирует пусковой семинар на май 2024 года.
Исследователи CAESAR обсуждают роботизированную платформу свободного полета, которая использует воздушные подшипники для парения на гранитном столе и имитирует среду невесомости без трения. Кредит: Эндрю Бродхед
Теплый старт
Autonomous Rendezvous Transformer — это система оптимизации траектории, которая использует огромные преимущества искусственного интеллекта без ущерба для гарантий безопасности, необходимых для надежного развертывания в космосе. По своей сути ART предполагает интеграцию методов на основе ИИ в традиционный конвейер оптимизации траектории, используя ИИ для быстрого создания высококачественных кандидатов на траекторию в качестве входных данных для традиционных алгоритмов оптимизации траектории.
Исследователи называют предложения ИИ «теплым стартом» проблемы оптимизации и показывают, насколько это важно для существенного ускорения вычислений без ущерба для безопасности.
«Одна из самых больших проблем в этой области заключается в том, что до сих пор нам нужны подходы «наземного цикла» — вам нужно передавать данные на землю, где суперкомпьютеры рассчитывают траектории, а затем мы загружаем команды обратно на спутник», — объясняет Томмазо. Гуффанти, научный сотрудник лаборатории Д'Амико и первый автор статьи, представляющей автономный преобразователь рандеву.
«И в этом контексте, я думаю, наша статья интересна тем, что включает компоненты искусственного интеллекта в традиционные конвейеры наведения, навигации и управления, чтобы сделать эти встречи более плавными, быстрыми, более экономичными и безопасными».
Следующие границы
ART — не первая модель, использующая искусственный интеллект для решения задач космического полета, но в ходе испытаний в наземных лабораторных условиях ART превзошел другие архитектуры, основанные на машинном обучении. Модели-трансформеры, такие как ART, представляют собой подмножество моделей нейронных сетей высокой производительности, которые начались с больших языковых моделей, подобных тем, которые используются чат-ботами. Та же самая архитектура искусственного интеллекта чрезвычайно эффективна при анализе не только слов, но и многих других типов данных, таких как изображения, аудио, а теперь и траектории.
«Трансформаторы можно применять для понимания текущего состояния космического корабля, его органов управления и маневров, которые мы хотим спланировать», — говорит Даниэле Гаммелли, научный сотрудник лаборатории Павоне, а также соавтор статьи ART. «Эти большие модели трансформаторов чрезвычайно способны генерировать высококачественные последовательности данных».
Следующим направлением их исследований является дальнейшее развитие АРТ, а затем ее тестирование в реалистичной экспериментальной среде, ставшей возможной благодаря CAESAR. Если ART сможет преодолеть высокую планку CAESAR, исследователи могут быть уверены, что он готов к испытаниям в реальных сценариях на орбите.
«Это современные подходы, которые нуждаются в доработке», — говорит Д'Амико. «Наш следующий шаг — внедрить дополнительные элементы искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы улучшить текущие возможности ART и открыть новые возможности, но нам предстоит долгий путь, прежде чем мы сможем протестировать автономный преобразователь рандеву в самом космосе».
Информация от: Стэнфордским университетом
