एआई मॉडल और प्लेटफ़ॉर्म
अंतरिक्ष कचरा समस्या का सामना करने के लिए ओपन सोर्स एआई मॉडल
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आईबीएम की एक हालिया घोषणा के अनुसार, जैसा कि टेकएचक्यू द्वारा रिपोर्ट किया गया है, ओपन-सोर्स एआई का उपयोग अंतरिक्ष में समस्याओं को हल करने के लिए किया जा रहा है, जिसमें अंतरिक्ष कचरा और उपग्रह संचार से संबंधित मुद्दों को संबोधित किया जा रहा है।
आईबीएम 1940 के दशक से ही अंतरिक्ष अन्वेषण और संचार के लिए कंप्यूटर प्रौद्योगिकी बना रहा है, लेकिन अब आईबीएम इन कार्यों को संभालने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करेगा। आईबीएम दो अलग-अलग अंतरिक्ष से संबंधित परियोजनाओं पर काम कर रहा है: क्यूबसैट और एसएसए (अंतरिक्ष स्थिति जागरूकता)। क्यूबसैट उपग्रह समूहों के लिए कार्यों के निर्माण और नियंत्रण को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जबकि एसएसए निम्न पृथ्वी कक्षा में अंतरिक्ष कचरे की स्थिति को ट्रैक करने के लिए है।
दोनों परियोजनाओं का अनावरण हाल ही में आईबीएम की स्पेस टेक हब टीम द्वारा किया गया था। स्पेस टेक टीम के नेता नाएम अल्ताफ हैं, और अल्ताफ के अनुसार, क्यूबसैट परियोजना एक स्वायत्त फ्रेमवर्क है जो उपग्रह समूहों और समूहों के लिए कार्यों के निर्माण और प्रबंधन के लिए आवश्यक उपकरण प्रदान करता है। इसके अलावा, क्यूबसैट फ्रेमवर्क उपग्रहों के बीच संचार को सिम्युलेट कर सकता है, जिससे इंजीनियरों को इन संचारों को अनुकूलित करने में मदद मिलती है।
जैसे-जैसे अधिक से अधिक उपग्रह लॉन्च किए जाते हैं, उपग्रहों के बीच संचार अधिक जटिल होता जाता है, जिसे स्वचालित और अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। फ्रेमवर्क उपग्रहों के बीच संचार को अनुकूलित करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जिसमें कुछ उपग्रहों के बीच संचार पर प्रतिबंध लगता है। क्यूबसैट का उपयोग यह सिम्युलेट करने के लिए किया जा सकता है कि क्यूब सैटेलाइट ग्राउंड स्टेशनों के साथ कैसे बातचीत करते हैं, यहां तक कि स्वचालित संचार भी समूहों के बीच होता है। संचार एक वेब डैशबोर्ड पर प्रकाशित किए जाते हैं ताकि अन्य लोग उन्हें देख सकें। क्यूबसैट अपने सिमुलेशन ओरेकिट के माध्यम से चलाता है, जो जावा में बनाई गई एक डायनामिक लाइब्रेरी है।
क्यूबसैट परियोजना को ओपन सोर्स बनाने की उम्मीद है कि उपग्रह समूह उद्योग को लोकतांत्रिक बनाया जा सकता है, जिससे स्टार्टअप और समूह ऑपरेटरों को उभरती प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में सक्षम बनाया जा सकता है।
एसएसए परियोजना आईबीएम स्पेस टेक हब टीम और टेक्सास विश्वविद्यालय के डॉ। मोरिबा जाह के बीच सहयोग का परिणाम है। लक्ष्य यह है कि एआई मॉडल निम्न पृथ्वी कक्षा में वस्तुओं के लिए कक्षा की भविष्यवाणी में सुधार कर सकते हैं। निम्न पृथ्वी कक्षा अंतरिक्ष मलबे से भरी हुई है, जिसमें से अधिकांश रॉकेट लॉन्च या खराब हो चुके उपग्रहों के अवशेष हैं। ये वस्तुएं पृथ्वी की परिक्रमा करती हैं, जो प्रति सेकंड हजारों मीटर की गति से चलती हैं, और उनके पथ में वायुमंडलीय मौसम और घनत्व में परिवर्तन के कारण अचानक परिवर्तन हो सकता है। इन वस्तुओं की कक्षा की भविष्यवाणी करने की आवश्यकता है ताकि अंतरिक्ष मलबे और महत्वपूर्ण अंतरिक्ष प्रौद्योगिकी उपकरणों के बीच टकराव न हो। आशा है कि एआई मॉडल कक्षा की भविष्यवाणी में सुधार कर सकते हैं।
एसएसए मॉडल संयुक्त राज्य अमेरिका स्ट्रेटेजिक कमांड द्वारा संकलित डेटा पर प्रशिक्षित किए गए थे। डेटासेट प्रतिदिन अपडेट किया जाता है। एक भौतिक मॉडल का उपयोग अधिकांश वस्तुओं की कक्षा के बारे में प्रारंभिक भविष्यवाणियों को उत्पन्न करने के लिए किया जाता है, और फिर एक मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग भौतिक मॉडलों में त्रुटियों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। एसएसए दोनों मॉडलों को एक साथ मिलाकर भौतिक कक्षा मॉडल को अपडेट करता है। दूसरा मॉडल एक ग्रेडिएंट बूस्टिंग मॉडल है जो एक्सजीबूस्ट पर आधारित है।
क्यूबसैट की तरह, एसएसए मॉडल को ओपन सोर्स बनाने का प्रयास किया गया है ताकि विभिन्न अंतरिक्ष कंपनियों और प्रौद्योगिकी कंपनियों के बीच डेटा साझा करने और सहयोग को प्रोत्साहित किया जा सके। अंत में, उपग्रह संचार समस्याएं और अंतरिक्ष मलबा सभी के लिए एक खतरा है जो अंतरिक्ष में काम करते हैं।
क्यूबसैट और ओपनशिफ्ट दोनों को आईबीएम के रेड हैट ओपनशिफ्ट प्लेटफॉर्म के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है।
