NASA тестира технологија што им овозможува на сателитите за само неколку секунди самостојно да одлучат каде да вршат научни набљудувања.
NASA неодамна демонстрираше како технологија базирана на вештачка интелигенција може да им помогне на сателитите во орбита да креираат попрецизни и повредни научни податоци. За првпат, оваа технологија му овозможи на сателит за набљудување на Земјата однапред да „види“ по својата орбита, брзо да ги обработи и анализира сликите со помош на вградената вештачка интелигенција и да одреди во кој правец да го насочи инструментот. Целиот процес траеше помалку од 90 секунди – без никаква човечка интервенција.
Концептот наречен Dynamic Targeting се развива повеќе од десет години во Лабораторијата за млазен погон на НАСА (Jet Propulsion Laboratory – JPL) во јужна Калифорнија. Првото тестирање во реални услови беше изведено средината на јули на комерцијален сателит. Целта беше да се покаже како оваа технологија може да го подобри снимањето на Земјата од вселената, така што ќе ги избегнува облаците и самостојно ќе бара краткотрајни појави како шумски пожари, вулкански ерупции или ретки бури.
„Идејата е сателитот да се однесува повеќе како човек: наместо само да ги ‘гледа’ податоците, тој размислува што значат тие податоци и како да реагира“, вели Стив Чиен, водечки истражувач на проектот и експерт за вештачка интелигенција во JPL. „Кога човек ќе види слика од дрвја во пламен, знае дека веројатно се работи за пожар, а не само за црвено-портокалови пиксели. Се обидуваме да му овозможиме на сателитот да каже: ‘Тоа е пожар’ и потоа да ги насочи сензорите директно кон него.“
Избегнување облаци за покорисни податоци
Во првата фаза од тестирањето, Dynamic Targeting не се фокусираше на препознавање конкретни појави како пожари. Наместо тоа, целта беше да се избегне една честа појава – облаците.
Повеќето инструменти на сателити во орбита едноставно гледаат директно надолу. Но, кај оптичките сензори, облаците можат да ја закријат површината на Земјата и до две третини од времето. Dynamic Targeting има способност да „гледа“ до 500 километри напред и да ги разликува облаците од ведрото небо. Ако видливоста е добра, сателитот ќе ја фотографира површината; ако има облаци, снимањето се откажува за да се заштеди меморија и ресурси за покорисни цели.
„Ако паметно одлучувате што ќе фотографирате, тогаш снимате само површина, а ги прескокнувате облаците. Со тоа се избегнува непотребно чување и обработка на слики кои не му служат на истражувачот за ништо“, објаснува Бен Смит од JPL, член на NASABureau за технологии за набљудување на Земјата, кој го финансира развојот на оваа технологија. „Ова ќе овозможи многу поголем процент навистина употребливи податоци.“
Како функционира Dynamic Targeting
Тестирањето се спроведува на CogniSAT-6, сателит од типот CubeSat со големина на актовка, кој беше лансиран во март 2024. Сателитот е дизајниран и управуван од компанијата Open Cosmos, а носи уред со комерцијален AI процесор развиен од Ubotica. Уште во 2022 година, слични алгоритми беа тестирани на Меѓународната вселенска станица, со успешни резултати кои покажаа дека и во орбита AI може ефикасно да ги анализира снимките.
Бидејќи CogniSAT-6 нема посебен сензор за „гледање напред“, тој се навалува за 40–50 степени за неговата камера, која снима и во видлив и во блискиот инфрацрвен спектар, да може да снима однапред. Потоа, напреден алгоритам трениран да препознава облаци ја анализира снимката, а софтверот за планирање на активности одлучува дали и каде да го насочи сензорот. Ако небото е ведро, сателитот се враќа во позиција за директно набљудување и ја снима Земјата.
Сето тоа се одвива за само 60 до 90 секунди, додека сателитот лета низ орбитата со брзина од речиси 27.000 km/h.
Следен чекор: „лов“ на бури и пожари
Откако беше потврдено дека системот успешно избегнува облаци, следниот чекор е „лов“ на бури и други временски појави – односно не нивно избегнување, туку намерно снимање. Исто така, ќе се тестира и откривање на топлински аномалии како пожари и вулкански ерупции. Тимот од JPL има развиено посебни алгоритми за секоја од овие намени.
„Првото оперативно тестирање на Dynamic Targeting е огромен чекор“, рече Чиен. „Конечната цел е технологијата да се користи во реални научни мисии, каде инструментите би собирале сосема нови и корисни типови податоци.“
Dynamic Targeting би можел да се користи дури и на вселенски летала што го истражуваат Сончевиот систем. Идејата делумно потекнува од претходното искуство на Чиен и неговиот тим, кога анализирале податоци од орбитерот Rosetta на ESA за да детектираат и снимаат млазеви исфрлени од кометата 67P/Чурјумов–Герасименко.
На Земјата, приспособувањето на Dynamic Targeting за работа со радар би можело да овозможи проучување на екстремни зимски бури наречени длабоки конвективни ледени бури. Станува збор за ретки и краткотрајни појави кои постоечките технологии тешко ги бележат. Специјализирани алгоритми би ги препознавале овие облаци, а потоа радарот од сателитот би ја „следел“ бурата додека поминува над некој регион, собирајќи вредни податоци во текот на 6 до 8 минути.
Постојат и визии во кои повеќе сателити би ги споделувале податоците: водечки сателит ги анализира сликите и резултатите брзо ги испраќа на следниот во редот, кој потоа се насочува кон конкретни појави. Овој принцип би можел да се прошири на цели констелации од десетици сателити. Тестирањето на овој пристап, наречено Federated Autonomous MEasurement, ќе започне подоцна оваа година, соопшти NASA.
