Modél AI Open Source Tackle Masalah Sampah Spasi

Numutkeun hiji pengumuman panganyarna ti IBM, sakumaha dilaporkeun ku TechHQ, open-source AI nyaeta keur padamelan pikeun ngajawab masalah di luar angkasa, tackling isu anu patali jeung space junk jeung komunikasi satelit.

IBM parantos nyiptakeun téknologi komputer pikeun ngajalankeun eksplorasi sareng komunikasi angkasa ti saprak 1940s, tapi ayeuna IBM bakal ngagunakeun intelijen buatan pikeun nanganan tugas-tugas éta. IBM berpungsi dina dua proyék nu patali jeung spasi béda: KubeSat jeung SSA (Space Situational Awareness). KubeSat dimaksudkeun pikeun ngaktipkeun kreasi jeung kontrol tugas pikeun swarms satelit, bari SSA dimaksudkeun pikeun ngalacak posisi junk spasi dina Low Earth Orbit.

Dua proyék ieu nembe diumumkeun ku Tim Spasi Tech Hub di IBM. Pimpinan tim téknologi luar angkasa nyaéta Naeem Altaf, sareng numutkeun Altaf, proyék KubeSat mangrupikeun kerangka otonom anu nyayogikeun alat anu dipikabutuh pikeun nyiptakeun sareng ngatur tugas pikeun ngagimbung satelit sareng konstelasi. Saluareun ieu, kerangka KubeSat tiasa simulasi komunikasi antara satelit, ngabantosan insinyur ngaoptimalkeun komunikasi ieu.

Salaku beuki loba satelit diluncurkeun, komunikasi antara satelit jadi beuki kompleks, perlu otomatis tur dioptimalkeun. Kerangka ieu ngagunakeun algoritma pembelajaran mesin pikeun ngaoptimalkeun komunikasi antara satelit, nempatkeun larangan dina komunikasi antara satelit tangtu. KubeSat bisa dipaké pikeun simulasi kumaha kubus satelit berinteraksi sareng stasiun taneuh sanajan komunikasi otomatis lumangsung antara swarms. Komunikasi anu diterbitkeun dina dasbor wéb pikeun batur ningali. KubeSat ngajalankeun simulasi na ngaliwatan Orekit, nu mangrupakeun perpustakaan dinamis dijieun di Java.

Proyék KubeSat dijieun open source dina harepan yén industri ngagimbung satelit bisa demokratisasi, sangkan startups jeung operator ngagimbung ngagunakeun téknologi munculna.

Proyék SSA mangrupa hasil kolaborasi antara tim IBM Spasi Tech Hub jeung Dr Moriba Jah ti Universitas Texas. Tujuanana nyaéta yén modél AI tiasa ningkatkeun prediksi orbit pikeun objék dina Orbit Bumi Lemah. Orbit Bumi Lemah pinuh ku lebu ruang angkasa, seueur artefak sésa tina peluncuran rokét, atanapi satelit anu rusak. Objék ieu ngorbit Bumi obah dina rébu méter per detik sarta lintasan maranéhanana bisa ujug-ujug dirobah ku fluctuations dina cuaca atmosfir jeung dénsitas. Orbit objék ieu kedah diprediksi, supados tabrakan antara lebu ruang angkasa sareng alat téknologi ruang angkasa penting henteu kajantenan. Diharapkeun yén modél AI tiasa ningkatkeun prediksi orbit.

Model SSA dilatih dumasar kana data anu dikumpulkeun ku Komando Strategis Amérika Serikat. Dataset diropéa sakali unggal dinten. Modél fisika dipaké pikeun ngahasilkeun prediksi awal ngeunaan orbit kalolobaan objék dina Orbit Bumi Lemah, sarta modél pembelajaran mesin dipaké pikeun ngaduga kasalahan dina modél fisika. SSA ngagabungkeun dua model babarengan pikeun ngapdet model orbit fisik. Modél kadua nyaéta modél gradient boosting dumasar kana XGBoost.

Sapertos KubeSat, modél SSA didamel open-source dina usaha nyorong babagi data sareng kolaborasi antara perusahaan ruang angkasa sareng perusahaan téknologi. Barina ogé, masalah komunikasi satelit sareng sampah ruang angkasa mangrupikeun ancaman pikeun sadayana anu beroperasi di luar angkasa.

Duanana KubeSat sareng OpenShift parantos sayogi ngalangkungan platform Red Hat OpenShift IBM.