Otevřené zdrojové modely AI řeší problém se space junk

Podle nedávného oznámení od IBM, jak uvádí TechHQ, se otevřené zdrojové AI používají k řešení problémů ve vesmíru, řeší problémy související se space junk a satelitní komunikací.

IBM vytváří počítačovou technologii pro vesmírnou exploraci a komunikaci již od 40. let, ale nyní IBM bude používat umělou inteligenci pro tyto úkoly. IBM pracuje na dvou různých projektech souvisejících s vesmírem: KubeSat a SSA (Space Situational Awareness). KubeSat je určen k umožnění vytváření a řízení úkolů pro satelitní swarms, zatímco SSA je určen k sledování polohy space junk v nízké oběžné dráze.

Dva projekty byly nedávno představeny týmem Space Tech Hub Team v IBM. Vedoucím týmu je Naeem Altaf, a podle Altafa je KubeSat autonomní rámec, který poskytuje nástroje potřebné pro vytváření a řízení úkolů pro satelitní swarms a konstelace. Kromě toho může rámec KubeSat simulovat komunikaci mezi satelity, což pomáhá inženýrům optimalizovat tyto komunikace.

Čím více satelitů je vypuštěno, komunikace mezi nimi se stává stále složitější, vyžadující automatizaci a optimalizaci. Rámec využívá algoritmy strojového učení k optimalizaci komunikace mezi satelity, stanovuje omezení komunikace mezi určitými satelity. KubeSat by mohl být použit k simulaci, jak interagují cube satelity se zemními stanicemi, i když dochází k automatizované komunikaci mezi swarms. Komunikace jsou publikovány na webové desce pro ostatní.

Projekt KubeSat byl učiněn otevřeným zdrojovým kódem v naději, že by mohl být demokratizován satelitní swarm průmysl, umožňující startupům a operátorům swarms využívat vznikající technologii.

Projekt SSA je výsledkem spolupráce mezi týmem IBM Space Tech Hub a Dr. Moriba Jah z University of Texas. Cílem je, aby modely AI mohly zlepšit předpovědi oběžných drah objektů v nízké oběžné dráze. Nízká oběžná dráha je plná space debris, z nichž většina jsou artefakty zbylé z vypouštění raket nebo rozpadlých satelitů. Tyto objekty obíhají Zemi rychlostí tisíce metrů za sekundu a jejich dráhy mohou být náhle změněny fluktuacemi atmosférického počasí a hustoty. Oběžná dráha těchto objektů musí být předpovězena, aby nedošlo ke kolizím mezi space debris a důležitými vesmírnými technologiemi.

Modely SSA byly vyškoleny na základě dat shromážděných Spojeným státem Strategic Command. Datová sada je aktualizována jednou denně. Fyzikální model je použit k vygenerování počátečních předpovědí o oběžné dráze většiny objektů v nízké oběžné dráze, a model strojového učení je pak použit k předpovědi chyb ve fyzikálních modelech. SSA kombinuje oba modely, aby aktualizoval fyzický model oběžné dráhy. Druhý model je gradient boosting model založený na XGBoost.

Stejně jako KubeSat, modely SSA byly učiněny otevřeným zdrojovým kódem v pokusu o povzbuzení sdílení dat a spolupráce mezi různými vesmírnými společnostmi a technologickými společnostmi. Vždyť satelitní komunikační problémy a space junk jsou hrozbou pro každého, kdo operuje ve vesmíru.

Oba KubeSat a OpenShift byly zpřístupněny prostřednictvím platformy IBM Red Hat OpenShift.