Докация с Международной космической станцией (МКС) кажется тривиальной задачей, но на самом деле она требует высочайшей точности и сложных расчетов. Представьте себе, что вам нужно припарковать автомобиль, движущийся со скоростью 28,000 км/ч, в гараж, который также движется с такой же скоростью. Ошибка может привести к страшным последствиям: обломки могут уничтожить не только саму станцию, но и спутники на орбите, а также людей на Земле. В течение многих десятилетий аэрокосмические инженеры полагались на жестко запрограммированные физические уравнения и человеческую интуицию. Однако ученые Стэнфордского университета предложили новую методику — искусственный интеллект, который может «мечтать» о новых сценариях для докации, и тем самым изменить подход к взаимодействию космических аппаратов.
Искусственный интеллект в космосе
Предложенная модель называется Out-of-this-World-Model (OWM). Для начала важно понять, как обычно осуществляется навигация в низкой околоземной орбите. Традиционно используется алгоритм под названием Guidance, Navigation and Control (GNC), который интегрирует данные с GPS и звездных трекеров, обеспечивая управление двигателями. Но у таких алгоритмов есть свои недостатки — например, фильтры Калмана неэффективны при обработке высокоскоростного видео. Именно поэтому инженеры часто прибегают к классическим методам компьютерного зрения, которые, однако, могут оказаться крайне уязвимыми в космосе. Отражения солнечного света или затенения могут полностью сбить с толку алгоритмы, использующие эти методы.
Переход к модели мира
Исследователи Стэнфордского университета решили использовать алгоритмы обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), которые знакомы благодаря своим успехам в играх, таких как шахматы и Dota. Однако их принцип работы основан на фиксированных правилах. Стоит изменить условия — например, переместить точку докации — и алгоритмы оказываются не в силах адаптироваться.
Здесь на помощь приходит концепция «World Model». Этот тип алгоритма работает по принципу, аналогичному тому, как аутфилдер смешанной команды предугадывает, где приземлится мяч. Вместо того чтобы решать сложные уравнения, он создает ментальную модель, основанную на визуальных подсказках. В случае с машинным обучением, «World Model» — это архитектура ИИ, способная обучаться на основе физики окружающей среды, основываясь на своем опыте, а не на заранее заданных уравнениях.
Результаты и перспективы
Модель OWM, разработанная в Стэнфорде, «мечтает» о множестве возможных будущих сценариев и использует вероятностный подход к оценке результатов. Это позволяет программе более точно адаптироваться к непредсказуемым ситуациям. Однако, чтобы это стало возможным, было нужно провести сотни тысяч симуляций полетов. Обычные центральные процессоры не справились бы с такой задачей за разумные сроки, поэтому исследователи создали библиотеку AstroJAX, которая работает на графических процессорах, используемых в компьютерных играх.
Итоги вовсе не плохие: OWM требовалась лишь 500,000 итераций для успешного овладения маневрами докации, в то время как традиционному алгоритму RL потребовалось бы 25 миллионов. При попытке выполнить докацию в новом, незнакомом порту на МКС модель OWM продемонстрировала свои преимущества, лучше справляясь с неожиданными ситуациями. Однако и здесь есть свои ограничения: успешная докация была достигнута только в 53% случаев. Для сравнения, алгоритм RL справился с задачей лишь в 29% случаев.
Этот проект — лишь начало пути к полной автоматизации процессов докации. С увеличением количества спутников, требующих обслуживания или дезактивации, и перспективой роста числа людей в космосе, sooner или later искусственный интеллект возьмет на себя управление.
Мнение SpaceDiscover
Разработка алгоритма OWM открывает новые горизонты для автоматизации космических операций, демонстрируя, как искусственный интеллект может значительно улучшить безопасность и эффективность миссий в условиях низкой околоземной орбиты. Мы стоим на пороге новой эры, где доверие к роботизированным системам будет расти, а обширная доставка ресурсов и поддержка многолюдных полетов в космос становятся реальностью. Возможности, которые открывает OWM, могут стать решающим шагом к оживлению космической индустрии.
Не забудьте подписаться на наши каналы Дзен, Telegram и ВК.
Мы всегда рады видеть вас среди наших читателей и подписчиков SpaceDiscover!
