Примена на Вештачка Интелигенција во вселената

Истражувањето на вселената долго време го буди интересот на научниците и владите ширум светот бидејќи ја содржи тајната за потеклото на човештвото, како и многу други интересни аспекти на космосот, како што е можноста за вонземски живот. На крајот на денот, сè што може да направи вештачката интелигенција бара човечка интервенција. Вештачката интелигенција е се поблиску до давање понови сознанија и се покажува како придобивка за човештвото во истражувањето на меѓупланетарниот простор со нови машини, проекти и истражувања со секоја нова иновација. особено во олеснувањата кои можат да се добијат при навигацијата на вселенските летала во вселената и одредувањето на орбити со голема математичка прецизност.

Видливиот универзум го сочинуваат областите на вселената што можат да се видат преку телескопи. Сепак, научниците и истражувачите веруваат дека космосот можеби е поголем од сето она што го гледаме.

Научниците испитале само околу 4% од набљудуваниот универзум, кој се состои од планети, ѕвезди, галаксии и други небесни феномени кои астрономите и научниците можат да ги видат и разберат. Останатите 96 отсто допрва треба да се откријат.

Вештачката интелигенција (ВИ) треба да им помага на астронаутите при нивните напорни вселенски патувања и да помага во извршувањето на вселенските задачи кои би биле невозможни доколку се користат само човечките способности.

Во вселенското истражување, како што се трасирање на непознати галаксии, ѕвезди, црни дупки и анализа на космички појави, како и комуникација, автономна навигација со ѕвезди, следење и контрола на системот, вештачката интелигенција го покажува својот огромен потенцијал.

Планирање и операции на мисијата, собирање податоци, автономна навигација и маневрирање и одржување на вселенските летала се сите области каде вештачката интелигенција и машинското учење се користат во тековните мисии за истражување на вселената. Идните мисии ќе треба да се потпираат на истата технологија.

Замислете колку лесно би било за научниците и истражувачите да ги постигнат своите цели и како би влијаело на нашите животи ако ги комбинираме идеите на овие две огромни фрази, вештачката интелигенција и истражувањето на вселената, имајќи ги предвид неодамнешните откритија во областа на машинското учење и вештачката интелигенција.

Ајде да ги комбинираме овие два концепта и да видиме што е направено, што се случува и што друго може да се направи:

  1. Стратегија на мисијата

За да ги преброди „седумте минути страв“ за време на мисијата истрајност, тимот за динамика на летот за влез, спуштање и слетување (EDL) мораше значително да се потпре на вештачката интелигенција за планирање на мисијата и комплицирани системи.

Поради сложеното планирање кое е потребно со овие системи, научниците и инженерите на мисијата сметаат дека распоредот е домен каде што може да се применат пристапите за вештачка интелигенција. Без вештачка интелигенција, распоредот на мисијата бара големи тимови да работат долги часови за да ги исполнат барањата на мисијата.

Со програмирање на вселенскиот брод сам да одреди како интелигентно да изврши команда со одредена функција врз основа на минатите искуства и неговата околина, можеме да го елиминираме барањето за овие човечки ресурси.

Реалните проблеми со распоредот обично вклучуваат многу ограничувања. Комплексноста на закажувањето е значително зголемена со балансирање на конфликтните ограничувања и правење компромиси. Може да примениме вештачка интелигенција за да одговориме на критичните ограничувања на научните и инженерските мисии и да ја оптимизираме временската рамка за да ги исполниме сите барања.

  1. Управување со операциите на мисијата

За вселенски мисии, вештачката интелигенција се користи во автономни операции. Италијанскиот старт-ап бизнис AIKO разви софтверска библиотека наречена MiRAGE која се користи за да овозможи автономни операции за вселенски мисии како дел од програмата за трансфер на технологија на Европската вселенска агенција (ESA).

Вселенското летало може да изврши автономно повторно планирање, да детектира настани (и внатрешни и надворешни) и соодветно да реагира користејќи ги овие процедури, обезбедувајќи целите на мисијата да бидат исполнети без доцнење предизвикано од донесувањето одлуки на земјата.

Вештачката интелигенција и машинското учење, исто така, може да се користат за да се процени анализата на оперативниот ризик и да се проценат безбедносните критични мисии. Овие технологии им овозможуваат на системите за ублажување на ризикот да обработуваат огромен обем на податоци врз основа на знаци од нормалното работење, како и претходни перформанси каде што се случиле аномалии.

Ние нема да можеме самоуверено да одредиме ниво на ризик на појавите без длабоко учење, па затоа ќе ни треба професионален надзор. Откако моделот е научен да препознава класификација на ризик, тој може да ги користи тие информации за да постигне проценки на ризик во реално време.

  1. Собирање податоци

Копнените инфраструктури што се користат за дистрибуција и пренесување на податоци собрани од вселенски летала за набљудување на Земјата, длабоки вселенски сонди и планетарни ровери забележаа драматичен раст на обемот на собрани податоци во последната деценија.

Капацитетот за оптимизирање на огромните количини на податоци собрани од научни мисии и нивно оценување со помош на автоматизација на вештачката интелигенција има поволно влијание врз начинот на кој податоците се ракуваат и се дистрибуираат до крајните корисници.

За да се изградат мапи и податоци, вештачката интелигенција на вселенското летало може самостојно да открива и класифицира нормални карактеристики, како што се вообичаените временски обрасци, и да ги разликува од атипичните обрасци, како што се чадовите од вулканската активност.

Можеме да користиме вештачка интелигенција за да идентификуваме до кои сетови на податоци треба да се испратат земјени сегменти за обработка. Ние, исто така, можеме да користиме технологија за вештачка интелигенција за да ги елиминираме податоците што се од мала или никаква корист. Ова може да ги ублажи тешкотиите или ограничувањата со кои се соочуваат мрежите на простор-земја додека пренесуваат огромни количини на податоци.

  1. Асистенти и роботи овозможени од вештачка интелигенција

Дали сте запознаени со поимите TARS и CASE? Да, мислам на роботите од добро познатиот филм ‘Interstellar’ (кој, ако сè уште не сте го гледале, силно ве повикувам да го сторите тоа). Замислете колку TARS и CASE би биле корисни во поддршката на астронаутите во реалниот живот ако се потсетите на нивните улоги во филмот.

Научниците работат на асистенти базирани на вештачка интелигенција за поддршка на астронаутите во мисиите на Месечината, Марс и пошироко. Овие асистенти се дизајнирани да ги предвидат и разберат потребите на екипажот, како и да ги разберат емоциите и менталното здравје на астронаутите и да преземат соодветни мерки во случај на вонредна состојба.

Па, како тие го постигнуваат ова? Анализата на чувствата е решението. Анализата на чувствата (исто така позната како ископување мислења или вештачка интелигенција на емоции) е под-поле за обработка на природни јазици што има за цел да препознае и извлече мислења од даден текст преку блогови, прегледи, социјални медиуми, форуми, вести и други извори .

Роботите, од друга страна, можат да бидат покорисни кога станува збор за физичка помош, како што е помош при пилотирање на вселенски летала, приклучување и справување со тешки ситуации кои се опасни за луѓето. Поголемиот дел од тоа може да изгледа шпекулативно, но астронаутите ќе имаат голема корист од тоа.

  1. Егзопланети откриени од Кеплер

Телескопот Кеплер беше изграден за да ја одреди фреквенцијата на планети со големина на Земјата кои орбитираат околу ѕвезди слични на Сонцето, но овие планети беа на работ да бидат откриени.

Дури и со низок однос сигнал/шум, за одредување на стапката на појава на овие планети потребна е автоматска и прецизна проценка на можноста поединечните кандидати да бидат навистина планети.

За да го решат ова ограничување, Google и други научници развија AstroNet K2, конволутивна невронска мрежа која може да утврди дали сигналот од вселенскиот телескоп на Кеплер е транзитна егзопланета или лажно позитивен генериран од астрофизички или инструментални феномени.

Тие открија два нови егзопланети, Kepler 80g и Kepler 90i, кои кружат по ѕвездените системи Kepler 80 и Kepler 90, соодветно, откако го обучија нивниот модел на невронска мрежа со точност од 98 проценти.

Има плејада различни истражувачки проекти кои вклучуваат примена на вештачка интелигенција за истражување на вселената. Ништо не може да се гарантира, како со другите апликации за вештачка интелигенција.

На крајот на денот, сè што може да направи вештачката интелигенција бара човечка интервенција. Вештачката интелигенција е се поблиску до давање понови сознанија и се покажува како придобивка за човештвото во истражувањето на меѓупланетарниот простор со нови машини, проекти и истражувања со секоја нова иновација. особено во олеснувањата кои можат да се добијат при навигацијата на вселенските летала во вселената и одредувањето на орбити со голема математичка прецизност.

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.