NASA успешно протестировала технологию, которая превращает космические аппараты из простых исполнителей команд в думающие машины. Система Dynamic Targeting позволяет спутникам самостоятельно анализировать обстановку под собой и принимать решения о том, что стоит снимать, а что нет.
«Думающие» ИИ-спутники сами выбирают момент съемки Земли
Специалисты NASA разработали технологию Dynamic Targeting, которая позволяет спутникам самостоятельно принимать решения о том, что снимать с орбиты. Спутник еще до пролета анализирует облачный покров и «понимает» стоит ли делать снимок или облака слишком плотные.
Реконструкция. CogniSat-6 на орбите. https://www.electronicsweekly.com/
Существует много методов съемки Земли из космоса. SAR — радиолокация с синтезированной апертурой — лучший на сегодня инструмент всепогодной съемки, благодаря способности радиоволн проникать сквозь облака и снимать ночью. Инфракрасная съемка полезна для температурного анализа в ясную погоду и может работать сквозь дым. LiDAR обеспечивает непревзойденную точность, но ограничен погодными условиями. Оптическая съемка дает наиболее привычные изображения, но требует ясного неба. Комбинирование этих технологий с ИИ, как в проекте Dynamic Targeting, открывает новые возможности для автономной космической съемки.
Главная проблема, которую решает новая технология, знакома всем исследователям Земли из космоса. Облака закрывают поверхность планеты до двух третей времени, делая большую часть снимков бесполезной. Dynamic Targeting заглядывает на 500 километров вперед по орбите и определяет, есть ли облака в намеченной зоне съемки. Если небо чистое — спутник делает снимок, если облачно — пропускает участок и экономит память для более удачных кадров.
Облачность может мешать оптическим приборам на спутниках четко фиксировать поверхность Земли. Система динамического нацеливания JPL, которая все еще находится в стадии тестирования, использует искусственный интеллект, чтобы избегать облаков, что позволяет получать больше полезных данных, и фокусироваться на таких явлениях, как извержение вулкана в Индонезии в 2015 году, запечатленное спутником Landsat 8.
Испытания проходят на кубсате CogniSAT-6 размером с портфель, запущенном в марте 2024 года. Поскольку у спутника нет отдельной камеры для того чтобы посмотреть вперед, аппарат наклоняется на 40-50 градусов. Алгоритм анализирует полученные снимки, определяет расположение облаков, а система планирования решает, куда направить камеру для получения чистых кадров. Весь процесс занимает от 60 до 90 секунд на скорости более 40 000 км в час.
Стив Чиен, главный исследователь проекта, объясняет идею просто: «Мы хотим, чтобы космический аппарат действовал как человек. Вместо простого получения данных он должен понимать, что показывают эти данные, и решать, как реагировать». Когда человек видит горящие деревья, он понимает, что это может быть лесной пожар, а не просто скопление красных и оранжевых пикселей.
Обратная задача: найди облака
Следующий этап испытаний будет еще амбициознее. Вместо того, чтобы избегать облака, система будет их искать для изучения штормов и экстремальных погодных явлений. Другие тесты направлены на обнаружение тепловых аномалий — лесных пожаров и извержений вулканов. Для каждой задачи команда JPL разработала специальные алгоритмы.
На этом рисунке показано, как в системе динамического нацеливания JPL используется датчик опережения, чтобы увидеть, что находится на предстоящем пути спутника. Бортовые алгоритмы обрабатывают данные датчика, определяя облака, которых следует избегать, и цели, представляющие интерес для более тщательного наблюдения, по мере прохождения спутника.
Перспективы применения Dynamic Targeting простираются далеко за пределы наблюдения Земли. Технология может работать на космических аппаратах, исследующих другие планеты. Команда даже черпала вдохновение из проекта по автономному обнаружению выбросов кометы 67P/Чурюмова-Герасименко с помощью данных зонда Rosetta.
Одна из самых интересных идей — использование сразу нескольких спутников. Ведущий аппарат анализирует изображения и передает результаты следующему за ним спутнику, который может сфокусироваться на конкретных явлениях. Данные можно передавать целой группировке из десятков орбитальных аппаратов.