מודל בינה מלאכותית מהפכני משנה את הניסויים בשטח בנאס"א
משימות חלל מאתגרות דורשות ניתוח מדויק של שטחים חוץ-ארציים. במובן זה, חוקרי הנדסה אווירונאוטית ומדעי המחשב באוניברסיטת אילינוי שבאורבנה-שמפיין פיתחו מודל בינה מלאכותית שניתן להערכה ולביצוע דיגומים באופן עצמאי. מדובר בהתקדמות משמעותית בחקר החלל, שבו הזמן והאנרגיה מוגבלים.
עיצוב ומתודולוגיה של המודל
העבודות הונחו על ידי פרanay Thangeda, דוקטורנט בהנדסה אווירונאוטית, שעיצב יד רובוטית לצורך איסוף נתונים על חומרים שונים, החל מחול ועד סלעים. בסך הכל, הצוות יצר מאגר נתונים המכיל יותר מ-6,700 נקודות ידע, מה שאיפשר התאמה של טכניקות הדיגום על חומרים שונים.
ניסויים בשטח בנאס"א
המודל נבחן בשני שטחים חדשים בתוך ה-Lander Autonomy Testbed עבור עולמות אוקיאניים של נאס"א, הממוקם במעבדה להנעת סילונים. ניסוי זה היה הראשון שהשתמש ביד רובוטית אוטונומית בסביבה המדמה את הירח יופיטר אירופה.
Thangeda ציין כי המודל היה מסוגל להתחבר מכנית למתקן של נאס"א. הוא השתמש בתמונה מהמצלמה של היד הרובוטית כדי לעבד נתונים בזמן אמת. בניסיון הראשון, המודל למד שהחומר הסלעי אינו נ قابل לשחזור, מה שאיפשר התאמה מיידית.
הפעולה של המודל
לאחר הכישלון, היד הרובוטית עברה לאזור אחר מבטיח יותר, ואספה בהצלחה חומר דק דגן. נפח כל דגימה נמדד בהתאם לדרישות המשימה. תהליך זה ממחיש את יכולת ההתאמה של המודל, שניתן ליישם על כל משטח פלנטרי.
חדשנות טכנולוגית והכרת ההישגים
בעוד שהוא מוקיר את החדשנות, Thangeda טוען כי במהלך האימון המודל עוצב לפעול מבלי לדרוש שינויים גדולים במתקן הניסוי של נאס"א. "שיטתנו מתאימה באופן מקוון ולא נאלצנו לשנות את המודל הראשוני שלנו," הוא ציין.
סרטון דמו מראה כיצד המודל לומד מניסיון כושל ומס ajustes את הגישה שלו על מנת להתאים לשטח לא מוכר. יכולת זו לנתח סביבות שונות מבלי הכנה נרחבת משנה את גבולות האוטונומיה הרובוטית בחקר החלל.
אתגרים ועתיד
הצוותים נתקלו באתגרים לוגיסטיים, כגון התאמת תצורת המודל שלהם עם זו של נאס"א. כדי להתגבר על המכשולים, עיצובים CAD נשלחו לנאס"א להדפסה תלת ממדית ולהתאמת כלי הנשיאה של הרובוט.
החוקרים מתכוונים להרחיב את העבודות הללו כדי לחקור יישומים אחרים. יישומים אלה כוללים חפירה אוטונומית ואוטומציה של עבודות בנייה, תחום שבו האינטראקציה האנושית נשארת לעיתים חיונית.
תוצאות מעודדות שצצו. טכנאי נאס"א הביעו את שביעות רצונם מהיכולת של המודל ללמוד במהירות עם מספר מועט של דוגמאות. יכולת התאמה זו מהווה יתרון משמעותי למשימות חלל עתידיות.
המחקרים הנוכחיים מכוונים לשפר את הטכנולוגיות הללו ליישומים בסביבות חוץ-ארציות, ובכך מחזקים את הרעיון שהבינה המלאכותית יכולה לשחק תפקיד מרכזי בכיבוש החלל. התקדמות טכנולוגית זו עשויה גם להיות בעלת השפעות על פרויקטים כאן, לשנות באופן דרמטי את הנוף של חפירות ובנייה מודרניות.
שאלות נפוצות על בינה מלאכותית וחקר החלל בנאס"א
מה תפקיד המודל של הבינה המלאכותית במשימות לחקר החלל של נאס"א?
מודל הבינה המלאכותית מיועד להעריך ולאסוף דגימות משטחים חוץ ארציים באופן עצמאי, תוך התאמה מהירה לשטחים ולחומרים שונים שנפגשים במהלך המשימות.
איך המודל של הבינה המלאכותית לומד לתפעל סוגים שונים של שטחים?
המודל מאומן על בסיס מאגר נתונים רחב שמכיל מידע על חומרים שונים, מה שמאפשר לו לפתח את יכולות הניתוח וההתאמה שלו בזמן אמת במהלך המשימות.
אילו סוגי חומרים המודל של הבינה המלאכותית מסוגל לעבד?
המודל יכול להתמודד עם מגוון חומרים החל מחול ועד סלעים, תוך ודא שהוא אופטימלי את טכניקת האיסוף שלו בהתאם למאפיינים של כל שטח.
איך הבינה המלאכותית מתאימה עצמה לשטחים לא מוכרים במהלך משימות?
באמצעות תמונות שמתקבלות בזמן אמת, הבינה המלאכותית מעריכה במהירות את השטח מתאימה את האסטרטגיה שלה לאיסוף, לומדת מניסיונותיה הראשונים כדי לשפר את הביצועים שלה לאחר מכן.
למה חשוב שהבינה המלאכותית תלמד לאסוף דגימות באופן עצמאי?
היכולת ללמוד לאסוף דגימות באופן עצמאי היא קריטית למקסם את היעילות של משימות החלל, בהתחשב במגבלות הזמן והאנרגיה של חלליות.
אילו השלכות עתידיות יש לטכנולוגיה זו על משימות לחלל?
טכנולוגיה זו עשויה לאפשר משימות מורכבות ואמיצות יותר על גופים שמיים אחרים, בכך שהיא תהפוך את הרובוטים לחללונים לאוטונומיים לחלוטין ויכולים לעשות גילויים משמעותיים ללא התערבות אנושית ישירה.
מהי הדיוק של המודל של הבינה המלאכותית בעת איסוף דגימות?
המודל מעוצב לבצע הערכות מדויקות, על ידי מדידת נפח הדגימות כדי לעמוד בדרישות המשימות, מה שמבטיח את הביטחון בנתונים שנאספים.
איך המודל נבדק בסביבה אמיתית של נאס"א?
המודל נבדק על הבנק האוטונומי של Lander Autonomy ב-JPL, שם הוא הציג את יכולתו לאסוף דגימות בתנאים המדמים את אלה שהיו נתקלים לפני שטחים חוץ-ארציים.
אילו אתגרים צוות נתקל בעת שילוב מודל זה עם המערכות של נאס"א?
הצוות היה צריך להתגבר על אתגרים שקשורים לתאימות חומרה, במיוחד בהפקת צורה וטווח הכלי לאיסוף כדי לוודא שהמודל פועל ביעילות כדי מחשוב של נאס"א.
מהם הפרויקטים העתידיים לגבי השימוש במודל זה של בינה מלאכותית בחקר החלל?
ישנם פרויקטים שנועדים להרחיב את השימוש במודל זה כדי לאוטומט משימות כמו חפירה ובנייה על פני שטחים חוץ-ארציים, ולפתוח את הדרך למשימות קולוניזציה עתידיות.
