Modele de inteligență artificială open source pentru a aborda problema gunoiului spațial

Conform unui anunț recent de la IBM, așa cum a fost raportat de TechHQ, inteligența artificială open source este utilizată pentru a rezolva probleme în spațiu, abordând probleme legate de gunoiul spațial și comunicarea prin satelit.

IBM a creat tehnologie computerizată pentru a conduce explorarea și comunicarea spațială de la începutul anilor 1940, dar acum IBM va utiliza inteligența artificială pentru a gestiona aceste sarcini. IBM lucrează la două proiecte legate de spațiu: KubeSat și SSA (Conștientizarea Situației Spațiale). KubeSat este destinat să permită crearea și controlul sarcinilor pentru roiuri de sateliți, în timp ce SSA este destinat să urmărească poziția gunoiului spațial în Orbita Terestră Joasă.

Cele două proiecte au fost prezentate recent de echipa Space Tech Hub de la IBM. Liderul echipei de tehnologie spațială este Naeem Altaf, și conform lui Altaf, proiectul KubeSat este un cadru autonom care oferă instrumentele necesare pentru a crea și gestiona sarcini pentru roiuri de sateliți și constelații. Dincolo de aceasta, cadru KubeSat poate simula comunicările dintre sateliți, ajutând inginerii să optimizeze aceste comunicări.

Pe măsură ce sunt lansați tot mai mulți sateliți, comunicarea dintre sateliți devine tot mai complexă, necesitând să fie automatizată și optimizată. Cadru utilizează algoritmi de învățare automată pentru a optimiza comunicările dintre sateliți, impunând restricții asupra comunicărilor dintre anumiți sateliți. KubeSat poate fi utilizat pentru a simula cum interacționează sateliții cubi cu stațiile de la sol, chiar și atunci când comunicările automate au loc între roiuri. Comunicările sunt publicate pe un panou de bord web pentru ca alții să le poată vedea. KubeSat rulează simulările sale prin Orekit, care este o bibliotecă dinamică creată în Java.

Proiectul KubeSat a fost făcut open source în speranța că industria roiurilor de sateliți poate fi democratizată, permițând startup-urilor și operatorilor de roiuri să utilizeze tehnologia emergentă.

Proiectul SSA este rezultatul unei colaborări între echipa Space Tech Hub de la IBM și Dr. Moriba Jah de la Universitatea Texas. Scopul este ca modelele de inteligență artificială să poată îmbunătăți predicțiile orbitale pentru obiecte în Orbita Terestră Joasă. Orbita Terestră Joasă este plină de gunoi spațial, mult dintre care sunt artefacte rămase de la lansări de rachete sau sateliți decăzuți. Aceste obiecte orbitează Pământul la mii de metri pe secundă și traiectoriile lor pot fi alterate brusc de fluctuațiile meteo și densitatea atmosferică. Orbita acestor obiecte trebuie să fie prezisă, astfel încât coliziunile dintre gunoiul spațial și dispozitivele tehnice spațiale importante să nu aibă loc. Se speră că modelele de inteligență artificială pot îmbunătăți predicțiile orbitale.

Modelele SSA au fost antrenate pe baza datelor colectate de Comanda Strategică a Statelor Unite. Setul de date este actualizat o dată pe zi. Un model fizic este utilizat pentru a genera predicții inițiale despre orbita majorității obiectelor din Orbita Terestră Joasă, iar un model de învățare automată este apoi utilizat pentru a prevedea erorile din modelele fizice. SSA combină cele două modele pentru a actualiza modelul fizic al orbitei. Al doilea model este un model de îmbunătățire a gradientului bazat pe XGBoost.

La fel ca și KubeSat, modelele SSA au fost făcute open source în încercarea de a încuraja schimbul de date și colaborarea între diferitele companii spațiale și tehnice. După toate, problemele de comunicare prin satelit și gunoiul spațial reprezintă o amenințare pentru toată lumea care operează în spațiu.

Ambele KubeSat și OpenShift au fost puse la dispoziție prin platforma Red Hat OpenShift a IBM.