AI исследует новые горизонты на объектах NASA, осуществляя сбор данных.

Главное:

• Исследователи из Университета Иллинойс обучили AI-модель для автономного сбора образцов на других планетах.
• Модель успешно протестирована на испытательной платформе NASA OWLAT, позволяя собирать образцы быстрее и эффективнее.
• Автономные роботы могут адаптироваться к новым условиям без изменений в обучении в реальном времени.

Новый шаг в исследовании планет

Научные достижения в области искусственного интеллекта предоставляют новые возможности для исследования и анализа других планет. Исследователи из Колледжа инженерии Грейнджера Университета Иллинойс в Урбана-Шампейн разработали модель, которая позволяет автономным посадочным аппаратам более эффективно выполнять операции по сбору образцов с поверхности отдаленных планет, таких как Европа, спутник Юпитера. В условиях ограниченного времени и ресурсов, эта модель значительно повышает шансы на успешное завершение экспедиций.

Обучение модели проводилось на базе данных из 6700 единиц информации о различных материалах, включая песок и камни. Интересно, что даже новые условия, с которыми команда столкнулась на испытательной платформе NASA OWLAT, не стали помехой для автономного робота. По сути, модель доказала свою гибкость и способность адаптироваться, что является важным аспектом в контексте будущих космических исследований.

Тестирование на платформе NASA

В ходе испытаний прошло много интересных моментов, которые подчеркнули эффективность разработки. Аспирант Пранаи Тхангеда, один из участников проекта, описал, как роботизированная рука аппарата обработала изображения в реальном времени и смогла оценить доступность материалов для сбора. Как показало тестирование, первую попытку захватить каменистый материал была неудачной, но после анализа, устройство смогло успешно собрать образец более мелкого грунта.

Эти успехи подтверждают, что такие технологии будут реально применимы в будущем, особенно в условиях дальних космических исследований, где автономность операций играет ключевую роль. Партнерство с NASA также обеспечивает надежный полигон тестирования для развития новых технологий.

Перспективы будущих исследований

По словам научного руководителя проекта Мелькиора Орника, работа с этой моделью открывает путь к более сложным задачам автозборки. Исследовательская команда планирует дальнейшие разработки, которые включают автоматизацию строительных процессов, таких как раскопки и прокладка каналов. Эти задачи являются не только интересными, но и ключевыми для развития современных космических технологий и их возможного применения в колонизации других планет.

Данные тестирования и успешные итоги разработки показывают, что искусственный интеллект способен не только выполнять простые операции, но и обучаться, адаптироваться и решать сложные задачи в новых условиях. Хочется надеяться, что такие технологии будут внедрены в реальные космические миссии в ближайшие годы, предоставляя человечеству новые возможности для исследования дальнего космоса.