Какими будут марсоходы будущего? Две проблемы, которые нужно решить ученым

Марсоходы НАСА (Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства — ведомство, принадлежащее федеральному правительству США) стали одним из величайших достижений науки и вселенной за крайние два десятилетия. Четыре поколения марсоходов пересекли Красноватую планетку, собирая научные данные, отправляя запоминающиеся фото и выживая в неописуемо грозных критериях — все с внедрением бортовых компов, наименее массивных, чем iPhone 1. Крайний марсоход Perseverance был запущен 30 июля 2020 года, а инженеры уже грезят о новеньком поколении марсоходов. Рассказываем, какими они будут, какие трудности приходится решат ученым и как хоть какой может посодействовать Земле в освоении Марса.

Главные трудности освоения Марса

Расстояние

Будучи большим достижением, эти миссии затронули только поверхность (в прямом и переносном смысле) планетки, ее геологии, географии и атмосферы.

Площадь поверхности Марса приблизительно таковая же, как и общая площадь суши на Земле. Представьте, что вы инопланетянин и практически ничего не понимаете о Земле, и вы приземляетесь на семь либо восемь точек на планетке и проезжаете несколько сотен км. Разве этот внеземной сейчас понимает о Земле довольно?

Если ученые желают представить большущее обилие Марса, то им будет нужно больше измерений на поверхности, и ключ к этому — значительно увеличенное расстояние, которое, как уповают ученые, в дальнейшем будет покрывать тыщи км.

Вычислительные мощности

Путешествие по различной, да и каверзной местности Марса просит ограниченного употребления и ограничения вычислительных мощностей. То, сколько проедет ровер, зависит от того, сколько он солнечного света он может выудить и конвертировать в энергию за один марсианский денек.

1-ый марсоход, Sojourner, преодолел 100 метров за 91 солнечный денек на Марсе (сол); 2-ой, Spirit, преодолел 7,7 км приблизительно за 5 лет; Opportunity проехал 45 км за 15 лет; и Curiosity проехал наиболее 19 км с момента приземления в 2012 году.

Группа механизированной поверхностной мобильности в Лаборатории реактивного движения НАСА (Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства — ведомство, принадлежащее федеральному правительству США) (JPL), которая правила всеми миссии марсохода, работает над автономностью ботов Марса, чтоб создать будущие вездеходы наиболее умственными, повысить сохранность, повысить производительность и, а именно, двигаться резвее и далее.

Новейшие идеи. Как продлить службу марсохода?

Новейшие мощности

Марсоход Perseverance, запущенный сиим в летнюю пору, делает вычисления с внедрением RAD 750 — защищенных от излучения одноплатных компов, производимых BAE Systems Electronics.

Но в будущих миссиях потенциально будут употребляться новейшие высокопроизводительные многоядерные микропроцессоры с радиационной стойкостью, разработанные в рамках проекта High Performance Spaceflight Computing (HPSC). <span class="wp-tooltip" title="центральное устройство (либо комплекс устройств) ЭВМ (Электронная вычислительная машина — комплекс технических средств, предназначенных для автоматической обработки информации в процессе решения вычислительных и информационных задач) (либо вычислительной системы) которое делает арифметические и логические операции данные программкой преобразования инфы управляет вычислительным действием и коор Qualcomm Snapdragon также проходит тесты для выполнения миссий.

Эти чипы обеспечат приблизительно в 100 раз огромную вычислительную мощность, чем современные летные микропроцессоры, использующие такое же количество энергии.

Вся автономия, которая есть в крайнем марсоходе, в значимой степени зависит от человека, для самой его работы требуется взаимодействие с инженером. Частично это соединено с ограничениями микропроцессоров, которые на их работают, разъясняют в JPL. одна из главных задач новейших чипов, которые будут поставлены на марсоходы последующего поколения — это глубочайшее обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками) и машинное обучение (педагогический процесс, в результате которого учащиеся под руководством учителя овладевают знаниями, умениями и навыками).

программка аналитики на базе машинного обучения для автономных вездеходных систем (MAARS) обхватывает ряд областей, в каких быть может полезен искусственный ум. Команда представила результаты проекта MAARS на конференции IEEE Aerospace в марте 2020 года. Проект стал финалистом премии NASA Software Award. Предоставлено: НАСА (Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства — ведомство, принадлежащее федеральному правительству США) JPL.

программка аналитики на базе машинного обучения для автономных вездеходных систем (MAARS), которая началась три года вспять и закончится в этом году, обхватывает ряд областей, в каких быть может полезен искусственный ум. Команда представила результаты проекта MAARS на аэрокосмической конференции hIEEE в марте 2020 года. Проект стал финалистом премии NASA Software Award.

Наземные высокопроизводительные вычисления сделали вероятным неописуемый прорыв в автономной навигации тс, машинном обучении и анализе данных для наземных приложений. Главным препятствием для развертывания таковых достижений в исследовательских работах Марса будет то, что наилучшие компы находятся на Земле, в отличии от самых ценных данных.

Обучая модели машинного обучения на суперкомпьютере Maverick2 в Техасском центре передовых вычислений (TACC), также на Интернет-сервисах Amazon и кластерах JPL, ученые разрабатывают две новейшие способности для будущих марсоходов, которые они именуют Drive-By Science (движение для науки) and Energy-Optimal Autonomous Navigation (энергоэффективная автономная навигация).

Энергосберегающая автономная навигация

на данный момент программное обеспечение Perseverance содержит в себе некие способности машинного обучения, но метод поиска пути как и раньше достаточно наивен.

Ученые ожидают, что вездеходы грядущего будут владеть способностью созидать и осознавать местность, как у людей. Для марсоходов энергия весьма принципиальна. На Марсе нет асфальтированной дороги. Маневренность значительно зависит от местности. на данный момент все эти условия не рассматривается при прокладывании маршрута.

В принципе, проложить путь со всеми этими ограничениями трудно, но это иной уровень вычислений. И, все таки, с ними могут совладать чипы HPSC либо Snapdragon. Но для этого ученым необходимо незначительно поменять саму парадигму вычислений.

Есть большая разница меж командами «Иди от А к Б и делай С» и чисто автономной: «Иди, занимайся наукой».

Общедоступный инструмент AI4Mars указывает разные виды марсианской местности, видимые марсоходом НАСА (Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства — ведомство, принадлежащее федеральному правительству США) Curiosity. Рисуя границы вокруг объектов местности и присваивая им одну из 4 меток, юзеры могут посодействовать научить метод, который будет автоматом определять подходящую и страшную местность для планировщиков марсоходов Curiosity. Предоставлено: НАСА (Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства — ведомство, принадлежащее федеральному правительству США) / Лаборатория реактивного движения-Калтех

Новенькая Политика управления включает предварительное планирование для ряда сценариев, а потом дозволяет марсоходу определять, с какими критериями он сталкивается и что ему следует созодать.

Ученые планируют употреблять суперкомпьютер на земле, где есть нескончаемые вычислительные ресурсы, чтоб создать план, в каком Политика поведения марсохода такая: «если X, то сделай это; если y, то сделай это». На самом деле, ученые составляют большой перечень дел и посылают гб данных на марсоход, сжимая их в большие таблицы. Потом усовершенствованная мощность марсохода поможет распаковать политику поведения и выполнить намеченное.

За ранее запланированный перечень создается с внедрением оптимизаций на базе машинного обучения. Потом интегрированный чип может употреблять эти планы для выполнения логического вывода: принимая входные данные из собственной среды и вставляя их в за ранее обученную модель. задачки логического вывода намного проще в вычислительном отношении и могут быть вычислены на чипе, схожем тем, которые могут аккомпанировать будущие марсоходы на Марс.

У марсохода есть возможность изменять план на борту, а не попросту придерживаться последовательности заблаговременно запланированных вариантов. Это принципиально, если случится что-то нехорошее либо найдется что-то увлекательное, подчеркивают ученые.

Возможность путешествовать далее и подольше

В текущих миссиях на Марс обычно употребляются 10-ки изображений с марсохода, чтоб решить, что созодать на последующий денек. Но что, если в дальнейшем ученые могли бы употреблять заместо этого миллион подписей к сиим изображениям?

Ученые адаптировали программное обеспечение Гугл Show and Tell — генератор подписей к нейронным изображениям, в первый раз запущенный в 2014 году — для миссий марсоходов.

метод воспринимает изображения и выдает понятные для человека подписи. К ним относятся базисная, но принципиальная информация, таковая как мощность — сколько и как далековато находится породы, которые стоит изучить? Это поможет исследователям определять, что любопытно и на что растрачивать ресурсы. Это и есть главный главный принцип Drive-By Science.

За крайние несколько лет планетные геологи отметили и подготовили инструкции к изображениям Марса для обучения модели. Используя способности поиска и извлечения инфы, ученые могут расставлять ценности для разных целей. 

Возможность путешествовать намного далее будет нужной для будущих марсоходов. Примером может служить Sample Fetch Rover, предложенный к разработке Европейской галлактической ассоциацией и запущенный в конце 2020-х годов, основная задачка которого будет заключаться в отборе и сборе образцов, выкопанных марсоходом Mars 2020.

Новейшие марсоходы в течение нескольких лет должны будут проехать в 10 раз далее, чем прошлые их версии, чтоб собрать все эталоны и доставить их к месту встречи. Потому инженерам необходимо будет умнее, наиболее буквально и осознанно управлять ровером и употреблять энергию.

Как будут тестировать новейшие марсоходы?

До этого чем новейшие модели и методы будут загружены на марсоход, созданный для полета в Космос, они пройдут тесты на грунтовой тренировочной площадке с Лабораторией реактивного движения, которая служит наземным аналогом поверхности Марса.

Команда разработала демонстрацию, которая указывает карту сверху, потоковые изображения, собранные марсоходом, и методы, работающие в режиме настоящего времени на марсоходе, а потом показывает марсоход, выполняющий систематизацию местности и подписи прямо на борту. Они возлагали надежды окончить тестирование новейшей системы данной в весеннюю пору, но эпидемия COVID-19 привела к закрытию лаборатории и тестирование было отложено.

Помощь штатских ученых

Тем временем команда инженеров разработала приложение для штатской науки AI4Mars, которое дозволяет публике объяснять и оценивать наиболее 20 000 изображений, изготовленных марсоходом Curiosity. Они будут употребляться для предстоящего обучения алгоритмов машинного обучения , чтоб определять небезопасные местности и избегать их.

Наименее чем за три месяца общественность сделала 170 000 наклеек. Их делают обыденные люди, но это поможет создать марсоход наиболее неопасным.

Усилия по разработке новейшей парадигмы на базе искусственного ума для будущих автономных миссий могут быть использованы не только лишь к марсоходам, да и к хоть какой автономной галлактической миссии, от орбитальных аппаратов до галлактических аппаратов и межзвездных зондов.

Композиция наиболее массивных бортовых вычислительных мощностей, заблаговременно спланированных установок и новейших алгоритмов может дозволить будущим марсоходам путешествовать намного далее и заниматься наукой.

Читать также:

Ученые достигнули рекордного преобразования солнечной энергии в горючее

Почему ученым так увлекательна Церера? Все о планетке, на которой интенсивно отыскивают жизнь

Поглядите, что способен узреть в мироздании преемник Хаббла. Обзор телескопа Уэбб

Источник