Модели искусственного интеллекта с открытым исходным кодом решают проблему космического мусора

Согласно недавнему заявлению IBM, как сообщает TechHQ, искусственный интеллект с открытым исходным кодом используется для решения проблем в космосе, решение вопросов, связанных с космическим мусором и спутниковой связью.

IBM создает компьютерные технологии для исследования космоса и связи с 1940-х годов, но теперь IBM будет использовать искусственный интеллект для решения этих задач. IBM работает над двумя разными космическими проектами: КубСат и SSA (космическая ситуационная осведомленность). KubeSat предназначен для создания и управления задачами для спутниковых роев, а SSA предназначен для отслеживания положения космического мусора на низкой околоземной орбите.

Два проекта были недавно представлены командой Space Tech Hub в IBM. Руководителем группы космических технологий является Наим Альтаф, и, по словам Альтафа, проект KubeSat представляет собой автономную структуру, которая предоставляет инструменты, необходимые для создания и управления задачами для групп спутников и созвездий. Помимо этого, платформа KubeSat может имитировать связь между спутниками, помогая инженерам оптимизировать эту связь.

По мере запуска все большего количества спутников связь между спутниками становится все более сложной и требует автоматизации и оптимизации. Платформа использует алгоритмы машинного обучения для оптимизации связи между спутниками, накладывая ограничения на связь между определенными спутниками. KubeSat можно использовать для моделирования взаимодействия кубических спутников с наземными станциями, даже если между роями происходит автоматическая связь. Сообщения публикуются на веб-панели, чтобы другие могли их увидеть. KubeSat запускает моделирование с помощью Orekit — динамической библиотеки, созданной на Java.

Проект KubeSat был сделан с открытым исходным кодом в надежде, что индустрия спутникового роя может быть демократизирована, что позволит стартапам и операторам роя использовать новые технологии.

Проект SSA является результатом сотрудничества между командой IBM Space Tech Hub и Доктор Мориба Джа из Техасского университетаЦель состоит в том, чтобы модели ИИ могли улучшить прогнозирование орбит объектов на низкой околоземной орбите. Низкая околоземная орбита заполнена космическим мусором, большая часть которого представляет собой артефакты, оставшиеся после запусков ракет или вышедших из строя спутников. Эти объекты вращаются вокруг Земли со скоростью в тысячи метров в секунду, и их траектории могут внезапно меняться из-за колебаний атмосферных условий и плотности. Орбиты этих объектов необходимо прогнозировать, чтобы предотвратить столкновения космического мусора с важными космическими устройствами. Есть надежда, что модели ИИ смогут улучшить прогнозирование орбит.

Модели SSA обучались на основе данных, собранных Стратегическим командованием США. Набор данных обновляется один раз в день. Физическая модель используется для создания первоначальных прогнозов орбиты большинства объектов на низкой околоземной орбите, а затем модель машинного обучения используется для прогнозирования ошибок в физических моделях. SSA объединяет две модели вместе, чтобы обновить модель физической орбиты. Вторая модель представляет собой модель повышения градиента, основанную на XGBoost.

Как и KubeSat, модели SSA были сделаны с открытым исходным кодом в попытке стимулировать обмен данными и сотрудничество между различными космическими и технологическими компаниями. Ведь проблемы со спутниковой связью и космический мусор представляют угрозу для всех, кто работает в космосе.

И KubeSat, и OpenShift стали доступны через платформу IBM Red Hat OpenShift.