В умовах мікрогравітації навігація є складним викликом як для досвідчених астронавтів, так і для автономних роботів. Однак нове дослідження команди Стенфордського університету пропонує надію на розширення можливостей автономної роботи в космічному середовищі. Використовуючи штучний інтелект, вони змогли направити безпілотного робота на Міжнародній космічній станції (МКС), відкриваючи двері для більшої автономії в космічних місіях.
Команда дослідників, співпрацюючи з кубічним роботом Astrobee, що належить NASA, продемонструвала, як система машинного навчання може значно швидше планувати безпечні маршрути через переповнені модулі МКС, ніж традиційні методи. Це досягнення вирішує одну з найгостріших проблем космічної робототехніки — забезпечення швидкого та безпечного пересування при обмежених можливостях обчислення та мінімальному втручанні людини у найбільш екстремальному інженерному середовищі.
Головний дослідник проекту, аспірант Стенфордського університету Сомріта Банерджі, зазначає, що складна конфігурація обладнання та експериментів на станції ускладнюють планування руху, оскільки алгоритми, що працюють успішно на Землі, можуть не впоратись із завданнями на старіших комп’ютерах, сертифікованих для космосу. Для подолання цих обмежень команда почала з традиційного підходу до оптимізації, який дозволяє розбити проблему складного планування руху на простіші етапи. Дослідники натренували модель штучного інтелекту на тисячах раніше обчислених шляхів, що дало можливість починати нові плани з інформованого “теплого старту”, замість того, щоб все обчислювати з нуля.
«Використання теплого старту – це як планування подорожі з уже наявним маршрутом, яким справжні люди вже їздили, а не просто малюючи пряму лінію на карті», — пояснює Банерджі. Цей метод дозволяє забезпечити строгі перевірки безпеки перед виконанням маршруту і скорочує час обчислень. За результатами тестування на МКС, маршрути, згенеровані за допомогою теплого старту, були в середньому на 50–60% швидшими за традиційні плани.
«Це перший випадок, коли штучний інтелект використовувався для контролю робота на МКС», — говорить Банерджі. «Це доводить, що роботи можуть переміщуватись швидше та ефективніше, не жертвуючи безпекою, що є критично важливим для майбутніх місій, коли люди не зможуть супроводжувати їх.»
Підготовка до автономної роботи AI-роботів на МКС та за її межами
Перед тестуванням у космосі система спочатку була перевірена в дослідницькому центрі NASA Ames в Силіконовій долині. На спеціальному стенді з гранітної поверхні і повітряних подушок, що імітують мікрогравітацію, команда перевірила функціональність робота. Під час експерименту на орбіті астронавти коротко налаштували Astrobee та залишили його під контролем з Землі, у рамках так званого “експерименту з мінімальним залученням екіпажу”.
Протягом чотирьох годин місії управляючі з NASA у Х’юстоні вказали Astrobee 18 маршрутів, кожен з яких виконувався двічі — з і без AI-генерованого теплого старту. Дослідники запровадили додаткові заходи безпеки, включаючи віртуальні перешкоди та можливість зупинити виконання маршруту, щоб уникнути зіткнень.
На думку команди, подібне планування, кероване штучним інтелектом, може згодом дозволити роботам виконувати інспекції, логістичні завдання та наукові експерименти на майбутніх місіях до Місяця, Марса та далі, даючи можливість астронавтам зосередитися на важливіших завданнях. «Оскільки роботи будуть відправлятись далі від Землі, а місії ставатимуть частішими та економнішими, ми не завжди зможемо керувати ними з Землі. Автономність з вбудованими гарантіями є не лише корисною, а й необхідною для майбутнього космічної робототехніки», — підкреслила Банерджі.