Дослідники зі Стенфордського університету розробили нову систему штучного інтелекту Out-of-this-World-Model, яка навчається стикувати космічні кораблі з МКС за допомогою внутрішніх уявних симуляцій.
Читайте також:
Щоб вберегти техніку. Науковці пропонують «сонячний вітрильник» для швидшого попередження про космічні бурі Стикуватися на орбіті на швидкості 28 тисяч кілометрів на годину вкрай важко. Тут не працює земна інтуїція, адже спроба прискоритися вперед піднімає апарат на вищу орбіту, а повітря для гальмування відсутнє. Традиційні алгоритми та оптичні камери часто сліпнуть від сонячних відблисків на сонячних батареях станції або раптової тіні.
Замість математичних формул учені застосували так звану модель світу. Вона працює подібно до бейсболіста, який біжить ловити м’яч на полі. Спортсмен не розв’язує диференціальні рівняння в голові, а підсвідомо прокручує уявну траєкторію польоту на основі свого зорового досвіду.
Штучний інтелект Стенфорда буквально мріє про десятки варіантів майбутнього, прораховує ймовірність кожного маневру та обирає найбезпечніший крок.
Для швидкого тренування моделі автори створили бібліотеку AstroJAX під звичайні графічні процесори, скоротивши тижні розрахунків до лічених годин.
Програма показала дивовижну швидкість навчання. Системі знадобилося лише п’ятсот тисяч спроб для освоєння стикування, тоді як класичні алгоритми вимагали понад двадцять п’ять мільйонів кроків. Новий штучний інтелект успішно пристикувався у 53% випадків навіть до незнайомих раніше шлюзів станції, тоді як попередня модель упоралася лише у 29% тестів.
Алгоритм також упевнено зреагував на несподівану перешкоду, коли розробники навмисно заблокували потрібний шлюз іншим припаркованим кораблем. До реальних польотів з екіпажем технології ще далеко, проте такі автономні мізки стануть незамінними для ремонту супутників та прибирання орбітального сміття.
Читайте також:
