Yapay zeka uzayda buluşuyor

Uzay yolculuğu karmaşık, pahalı ve risklidir. Bir uzay aracı diğerine her yanaştığında büyük meblağlar ve değerli yükler söz konusu olur. Bir kayma ve milyar dolarlık bir görev kaybedilebilir. Havacılık ve uzay mühendisleri, günümüzde birçok arabayı yolda yönlendiren türden otonom kontrolün görev güvenliğini büyük ölçüde artırabileceğine inanıyor, ancak hatasız kesinlik için gereken matematiğin karmaşıklığı, yerleşik bilgisayarların şu anda kaldırabileceği herhangi bir şeyin ötesindedir.

İçinde yeni kağıt adresinde sunuldu IEEE Havacılık ve Uzay Konferansı Mart 2024’te ve ön baskı sunucusunda yayınlandı arXivStanford Üniversitesi’ndeki havacılık ve uzay mühendislerinden oluşan bir ekip, iki veya daha fazla yanaşma uzay aracı arasında en uygun ve güvenli yörüngelerin planlanmasını hızlandırmak için yapay zekayı kullandığını bildirdi. Buna ART (Otonom Randevu Transformatörü) adını veriyorlar ve bunun daha güvenli ve güvenilir, kendi kendine yönlendirilen uzay yolculuğu çağına atılan ilk adım olduğunu söylüyorlar.

Yüce Sezar

Otonom kontrolde olası sonuçların sayısı çok fazladır. Hataya yer olmadığı için aslında açık uçludurlar.

Marco Pavone, “Yörünge optimizasyonu çok eski bir konudur. 1960’lardan bu yana var, ancak otonom uzay yolculuğu için gerekli performans gereksinimlerini ve katı güvenlik garantilerini geleneksel hesaplamalı yaklaşımların parametreleri dahilinde eşleştirmeye çalıştığınızda bu zordur” dedi. Havacılık ve uzay bilimleri alanında doçent ve yeni Stanford AEroSpace Özerklik Araştırma Merkezi’nin (CAESAR) eş direktörü.

“Örneğin, uzayda, Dünya’da genellikle sahip olmadığınız kısıtlamalarla uğraşmak zorundasınız, örneğin yönünüzü korumak için yıldızları işaret etmek gibi. Bunlar matematiksel karmaşıklığa dönüşüyor.”

Havacılık ve uzay bilimleri doçenti ve eş direktör Simone D’Amico, “Otonominin milyarlarca kilometre uzakta, uzayda hatasız çalışabilmesi için, bunu araçtaki bilgisayarların işleyebileceği bir şekilde yapmalıyız” diye ekledi. SEZAR. “Yapay zeka, karmaşıklığı yönetmemize ve görev güvenliğini sağlamak için gereken doğruluğu hesaplama açısından verimli bir şekilde sunmamıza yardımcı oluyor.”

CAESAR, Pavone’un Otonom Sistemler Laboratuvarı ve D’Amico’nun Uzay Buluşma Laboratuvarı’nın uzmanlığını bir araya getiren endüstri, akademi ve hükümet arasındaki bir işbirliğidir. Otonom Sistemler Laboratuvarı, otomobiller, uçaklar ve tabii ki uzay araçları gibi otonom sistemlerin analizi, tasarımı ve kontrolü için metodolojiler geliştiriyor.

Space Rendezvous Laboratuvarı, iki veya daha fazla uzay aracının, formasyonda uçmak, buluşma ve kenetlenme, sürü davranışları, takımyıldızlar ve diğerleri dahil olmak üzere, tek bir sistem için çok zor olan hedefleri gerçekleştirmek için otonom olarak işbirliği yaptığı gelecekteki dağıtılmış uzay sistemlerini mümkün kılmak için temel ve uygulamalı araştırmalar gerçekleştirir. . Laboratuvar, Mayıs 2024 için bir lansman atölyesi planlıyor.

Sıcak bir başlangıç

Autonomous Rendezvous Transformer, uzayda güvenilir dağıtım için gereken güvenlik güvencelerinden ödün vermeden yapay zekanın büyük faydalarından yararlanan bir yörünge optimizasyon çerçevesidir. ART, özünde, geleneksel yörünge optimizasyon algoritmalarına girdi olarak yüksek kaliteli yörünge adaylarını hızlı bir şekilde oluşturmak için yapay zekayı kullanarak, yapay zeka tabanlı yöntemleri yörünge optimizasyonu için geleneksel boru hattına entegre etmeyi içerir.

Araştırmacılar, yapay zeka önerilerini optimizasyon sorununa “sıcak bir başlangıç” olarak adlandırıyor ve güvenlikten ödün vermeden önemli hesaplama hızları elde etmek için bunun ne kadar önemli olduğunu gösteriyor.

Tommaso şöyle açıklıyor: “Bu alandaki en büyük zorluklardan biri şu ana kadar ‘döngü içinde yer’ yaklaşımlarına ihtiyaç duymamızdır; süper bilgisayarların yörüngeleri hesapladığı ve ardından komutları uyduya geri yüklediğimiz yere bir şeyler iletmeniz gerekir.” Guffanti, D’Amico’nun laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı ve Otonom Randevu Transformatörünü tanıtan makalenin ilk yazarı.

“Ve bu bağlamda, bu buluşmaları daha sorunsuz, daha hızlı, daha yakıt verimli ve daha güvenli hale getirmek için geleneksel rehberlik, navigasyon ve kontrol hattına yapay zeka bileşenlerini dahil etmesi nedeniyle makalemizin heyecan verici olduğunu düşünüyorum.”

Sonraki sınırlar

ART, yapay zekayı uzay uçuşunun zorluklarına getiren ilk model değil, ancak karasal laboratuvar ortamında yapılan testlerde ART, diğer makine öğrenimi tabanlı mimarilerden daha iyi performans gösterdi. ART gibi transformatör modelleri, chatbot’ların kullandığı gibi büyük dil modelleriyle başlayan yüksek kapasiteli sinir ağı modellerinin bir alt kümesidir. Aynı yapay zeka mimarisi, yalnızca sözcüklerin değil, görüntüler, ses ve şimdi de yörüngeler gibi diğer birçok veri türünün ayrıştırılmasında son derece verimlidir.

Pavone laboratuvarında doktora sonrası araştırmacı ve aynı zamanda ART makalesinin ortak yazarlarından Daniele Gammelli, “Transformatörler, bir uzay aracının mevcut durumunu, kontrollerini ve planlamak istediğimiz manevralarını anlamak için uygulanabilir.” “Bu büyük transformatör modelleri, yüksek kaliteli veri dizileri oluşturma konusunda son derece yeteneklidir.”

Araştırmalarındaki bir sonraki sınır, ART’ı daha da geliştirmek ve ardından onu CAESAR’ın mümkün kıldığı gerçekçi deneysel ortamda test etmektir. Eğer ART, CAESAR’ın yüksek çıtasını geçebilirse, araştırmacılar onun yörüngedeki gerçek dünya senaryolarında test edilmeye hazır olduğundan emin olabilirler.

D’Amico, “Bunlar, iyileştirilmesi gereken son teknoloji yaklaşımlardır” diyor. “Bir sonraki adımımız, ART’ın mevcut kapasitesini geliştirmek ve yeni yeteneklerin kilidini açmak için ek yapay zeka ve makine öğrenimi öğeleri eklemek, ancak Otonom Randevu Transformatörünü uzayda test edebilmemiz için uzun bir yolculuk olacak.”