ОСТАННІЙ ПОДКАСТ
Підписуйся на найнауковішу розсилку!
І отримуй щотижневі новини науки і технологій

    Ми під'їдаємо крихти cookies за вами. Навіщо це нам?

    Читати

    Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

    Пардон за відволікалочку. Допоможи Куншт бути незалежним!

    Повідомлення успішно надіслано

    Для пошуку
    введіть назву запису

    Повна машина розуму (стаття SU&E) – Начитала Алла Кошляк

    00:00
    00:00
    Технології — 30.04.19
    ТЕКСТ: Тамара Кіптенко
    Ілюстрації: Олександр Шатохін
    Ми любимо тексти без помилок. Якщо ви все ж таки щось знайшли, виділіть фрагмент і натисніть
    Ctrl+Enter.
    Повна машина розуму

    Найближчим часом машини нас точно не захоплять, але допоможуть з освоєнням космосу, збираючи та аналізуючи дані або самостійно приймаючи рішення в екстремальних умовах, чого встигли досягти і що тільки попереду – читайте у статті з журналу Space, the Universe and Everything.

    «Доля вирішила, що хлопці, які полетіли на Місяць з метою показати його світу, залишаться спочивати там у мирі. Вони знають, що в них немає жодної надії на повернення. Однак вони також знають, що завдяки їхній жертві надію віднайшло людство», — так виглядала промова президента США Річарда Ніксона, заготована на випадок невдачі місії Apollo-11 – першої подорожі людей на Місяць. Наприклад, якби астронавти Ніл Армстронґ та Баз Олдрін розбилися під час висадки або застрягли на супутнику. Того разу їм пощастило, проте при тодішніх технологічних можливостях ризик був величезним.

     

    Що робить машини розумними

    З часів Apollo-11 багато що змінилося. Космічні технології не стоять на місці, й за півстоліття людство навчилося використовувати найновіші розробки, щоб зробити космічні місії безпечнішими й ефективнішими. Однією з імплементованих технологій став штучний інтелект (ШІ). Завдяки ШІ відкриваються нові можливості для проведення надскладних місій на космічних об’єктах. Наразі його використовують у трьох основних напрямах – розвідування територій, недоступних для людини, збір та аналіз матеріалів з космічних об’єктів і допомога астронавтам під час місій у космосі. Роботів не тільки відправляють до тих територій, де люди би не вижили через несприятливі умови. Тепер їм дозволяють ухвалювати самостійні рішення, не чекаючи, поки сигнал дійде до станції на Землі.

     

    У кожному з цих напрямів ШІ із технологією глибинного навчання вирішує одну велику проблему – часову затримку, що уповільнює роботу в космосі й комунікацію з Землею. Від Місяця до Землі сигнал іде 2,6 секунди; від Марса до Землі – від 3 до 22 хвилин, а з Юпітера – понад годину. Раніше ця затримка постійно обмежувала дослідників, адже вони мали чекати, поки інформація дійде до станції, а потім сигнал із заданою командою повернеться назад у космос. Тепер попередньо навчені машини можуть самостійно ухвалювати рішення, не звіряючи щоразу свої дії з базою на Землі. Це стало можливим завдяки двом технікам.

     

    По-перше, науковці задають роботам конкретні параметри для виявлення цікавих об’єктів. Коли всюдихід у космосі аналізує об’єкт і робить висновок, що той підпадає під ці параметри, він збирає інформацію про нього, не узгоджуючи дій зі станцією на Землі. За таким принципом працював марсохід Curiosity. Вбудований у машину інструмент ChemCam визначав ціль і випускав лазерний промінь, який плавив гірські чи ґрунтові породи, аналізував хімічний склад випаровувань і надсилав результати аналізу до науково-дослідного центру NASA – Лабораторії реактивного руху (англ. NASA’s Jet Propulsion Laboratory).

     

    Друга опція – робот сам визначає параметри об’єктів, які мають бути корисними для наукових досліджень. Для цього машині потрібно проаналізувати поверхню планети й скласти своє уявлення про норму — звичні для даної території явища. Тоді, опираючись на створену модель, машина формує своє уявлення про аномалії та буде детальніше вивчати об’єкти, які не відповідають нормі. Цей метод буде корисним для потенційних несподіваних відкриттів, тому що неможливо передбачити все, із чим зіткнеться машина у космосі.

     

    Стів Чін, очільник групи з розробки ШІ в Лабораторії реактивного руху в NASA, у своєму інтерв’ю для Artificial Intelligence Business зазначив, що, попри постійне вдосконалення технології ШІ, досі не існує машини, яка зрівнялася би за інтелектом з людиною. Тому в NASA не планують замінити астронавтів на роботів. Проте, оскільки відправлення у космос людей дороге й небезпечне, науковці спершу скеровують туди розумні машини, щоб розвідати все можливе перед тим, як розпочати місію з астронавтами. (Для Марса, а потенційно і для деяких інших об’єктів у космосі, використання роботів замість людей має ще одну мету: вберегти зразки від забруднення, щоб виявити потенційну присутність життя на планеті – прим. ред.)

    Усі технології, впроваджені групою ШІ в Лабораторії реактивного руху NASA, будуть застосовані для місії на Марсі у 2020 році. Головна її мета – виявити ознаки життя на червоній планеті

    Амбітні плани на Марс

    У 1990-х роках Стів Чін тільки-но очолив групу з розробки ШІ в Лабораторії реактивного руху NASA. Тоді він почав з автоматизації спостережень, якими раніше займались астрономи. Наприклад, його група створила інструмент SKICAT, який аналізував світлини неба. Програма автоматично класифікувала тисячі небесних об’єктів, сфотографованих телескопами, і вимірювала їхні розміри. Завдяки технології машинного навчання обладнання визначало, чи є знайдені об’єкти зірками чи галактиками. Програма зекономила для астрономів багато часу й допомогла їм швидше проаналізувати отримані масиви інформації.

     

    Наступний проект Чіна та його команди стосувався автоматизації супутника Earth Observing-1. Завдяки програмі «Автономний науковий експеримент» (англ. Autonomous Sciencecraft Experiment) супутник зміг самостійно ухвалювати рішення на основі даних, які він збирав.

     

    Програмне забезпечення скоротило кількість команд, необхідних для зйомки зображень, а також підвищило ефективність здатності робити світлини заданих об’єктів. Наприклад, якщо супутник отримав завдання зробити фото вулкана X, то він автоматично розпізнавав і знімав вказаний об’єкт, коли проходив над ним. Раніше, щоб сфотографувати задану точку, супутнику доводилося робити також чимало світлин навколишніх територій. ШІ навчився визначати об’єкт і фотографувати тільки його.

     

    Ще одне удосконалення в роботі Earth Observing-1, яке відбулося завдяки ШІ, – це визначення важливих подій і передача даних іншим супутникам. Завдяки технології Sensor Web супутник може помітити зміни, що відбуваються на Землі (наприклад, витік вулканічної лави або повінь) й одразу повідомити інші супутники про необхідність зафіксувати інформацію, коли вони пролітатимуть над об’єктом. Раніше весь процес повинен був відбуватися за посередництвом центру підтримки на Землі, де всі супутники вручну скеровували моніторити незвичне явище. Завдяки Sensor Web комунікація між пристроями відбувається через їхню внутрішню мережу, що значно економить час і робить дані точнішими.

     

    І нарешті про Марс. Усі технології, впроваджені групою ШІ в Лабораторії реактивного руху NASA, будуть застосовані для місії на Марсі у 2020 році. Головна її мета – виявити ознаки життя на червоній планеті. Втілювати план будуть завдяки марсіанським всюдиходам Mars 2020, обладнаними ШІ.

     

    Стів Чін був одним із розробників марсіанського робота. В інтерв’ю для видання Scientific American він зазначив, що головна задача їхнього винаходу – змусити ШІ відчувати контекст, а не просто збирати дані.

     

    Команда інженерів завантажила у програму зображення можливих ландшафтів і застосувала методи глибинного навчання, аби пристрій зміг розпізнавати особливості місцевості, хмарну й сонячну погоду, а також день і ніч. Програмі вдалося навчитися класифікувати 10-12 типів ландшафтів. Прибувши на Марс, машини зможуть використовувати свої знання для кращого дослідження кожного куточка червоної планети. Завдяки 23 камерам із високою роздільною здатністю, встановленим на кожному марсоході, роботи фіксуватимуть геологічні об’єкти, щоб робити кольорові 3D-світлини і одразу наносити їх на карту. Система Mastcam-Z дозволить марсоходам робити один знімок об’єкта, а не кілька (які згодом мали би скомпонувати дослідники на Землі). У NASA очікують, що марсіанській місії 2020 року вдасться зібрати зразки 20 скель і стільки ж проб ґрунту протягом 1,25 марсіанського року (тобто впродовж 2,3 земних років). Попередній аналіз ландшафтів допоможе марсоходам краще орієнтуватися у просторі, оминати небезпечні ділянки й вирішувати, які геологічні об’єкти потребують ретельнішого дослідження.

     

    Всюдиходи зможуть автономно пересуватися Марсом. Вони будуть обладнані системою навігації, яка дозволить їм бути ефективнішими у роботі. Якщо всюдихід випереджатиме або відставатиме від графіка, програма автоматично змінить маршрут, щоб оптимізувати роботу відповідно до попередніх планів.

     

    Марсоходи також будуть оснащені лазерами, що дозволять їм вивчати хімічний склад гірських порід і досліджувати форму, текстуру, склад отриманих зразків. Технологія ШІ дозволить роботам пріоритезувати зібрані дані й вирішувати, що залишити у своїй базі й надіслати на Землю, а що видалити, щоб не перевантажувати процесор і пам’ять.

     

    Мій найкращий друг Саймон

    ШІ у космосі не тільки виконує місії, недосяжні для людини. Машини також стають партнерами астронавтів під час космічних польотів. У червні 2018 року до Міжнародної космічної станції на борту Dragon компанії SpaceX разом із астронавтами прибув невеликий прилад, обладнаний штучним інтелектом. Робот мав вигляд овального м’ячика з екраном, на якому зображене обличчя. Пристрій розробила авіабудівна компанія Airbus разом із Німецьким аерокосмічним центром. Розробники кажуть, що створили автономного асистента CIMON, щоби той допомагав астронавтам у повсякденних завданнях на Міжнародній космічній станції. Робот вміє розмовляти з людьми, а завдяки технології розпізнавання облич машина також визначає, до кого саме звертається. Хоча CIMON може взаємодіяти будь із ким, робота прикріпили до астронавта Александра Ґерста. Автономний помічник мав виконати три завдання разом із космонавтом.

     

    По-перше, він мав допомагати Александру досліджувати, як кристали ростуть в умовах невагомості. Замість того, щоб звіряти свої дії з інструкціями у комп’ютері (а отже, постійно літати туди-сюди), астронавт ставив запитання щодо своїх дій CIMONу. Ґерст не ставив йому простих запитань, тож пристрою потрібно було подумати над тим, який інструмент має у цю мить використати астронавт, або ж навіщо йому потрібен тефлон. По-друге, у вільний час астронавт розважався, збираючи кубик Рубіка, а машина допомагала йому це зробити, даючи поради. По-третє, CIMON працював як мобільна відеокамера, фільмуючи операції, які здійснював астронавт. Ґерсту не потрібно було постійно перевстановлювати камеру, аби вона записувала все під правильним кутом – робот сам вирішував, як краще розміститися, щоб зафіксувати дії астронавта.

     

    CIMON працював на основі системи Watson, розробленої компанією IBM. Watson – це програма, яка може розпізнавати запитання, задані простою мовою, і відповідати на них. Щоб створити цю програму, дослідники натренували ШІ на 200 мільйонах сторінок контенту, а також словниках і енциклопедіях. Коли Watson отримує запитання, він спершу аналізує його, шукає потрібний контент за допомогою більш ніж 100 алгоритмів, ідентифікуючи будь-які імена, дати, географічні місця. Потім програма розглядає структуру і граматику фрази, щоб краще оцінити запитання. Watson використовує мільйони правил для визначення найточніших відповідей.

     

    Коли у CIMONа щось питають, він конвертує аудіо в текст і надсилає запит до свого комп’ютера на Землі, обладнаного програмою Watson. Прилад аналізує запитання і надсилає відповідь на запит у вигляді тексту назад у космос. Саме цю відповідь CIMON зачитує вголос.

     

    Марко Трователло, прес-секретар Центру астронавтів Європейського космічного агентства, стверджує, що CIMON може дати відповідь протягом декількох секунд після того, як було поставлене запитання, не повільніше, ніж під час тестування на Землі.

     

    Функція спостереження є ще однією особливістю CIMONа. За задумом розробників, робот мав безперервно фільмувати й аналізувати ситуацію на космічній станції та відправляти всі дані до бази у Франкфурті. Проте Александр Ґерст попросив деактивувати цю опцію, адже не хотів постійно відчувати себе під наглядом робота. З цієї ж причини астронавт наполіг на тому, щоб відімкнули «аналізатор тону», який міг би зчитувати настрої членів екіпажу космічної станції.

     

    Проте аналіз почуттів астронавтів – це довготермінова ціль розробників CIMONа. Вони вважають, що важливо спостерігати за настроєм команди, яка впродовж довгого часу перебуває у закритому просторі, щоб оцінювати ситуацію на борту корабля й прогнозувати ризики під час місії.

     

    Завдяки тому, що робот переміщується по космічній станції й розпізнає усні команди, астронавтам потрібно менше часу, щоб звірятися з інструкціями або надсилати питання до бази на Землі. Тепер їм достатньо лише запитати у CIMONа. Поки що CIMON може виконувати обмежений набір команд, однак дослідники хотіли б, щоб у майбутньому пристрій із вбудованим ШІ зміг стати повноцінним помічником астронавтів.

     

    Розумні системи можуть не тільки ставати асистентами космонавтів під час подорожей, а й самостійно керувати польотом. У Японській аерокосмічній організації науковці сподіваються змінити принцип внутрішнього моніторингу в запускових ракетах. ШІ може допомагати з автономними перевірками стану космічного корабля як до, так і після запуску.

     

    Сучасні ракети мають певний рівень автоматизації, а також бортові датчики, які інформують інженерів щодо стану, траєкторії, несправностей ракети. Установка виглядає радше як лампочка «перевірте двигун» в автівці, яка попереджає водія про виниклі проблеми, однак пропозицій щодо їхнього вирішення не дає. Натомість, японська ракета Epsilon, обладнана ШІ, може отримувати команди безпосередньо від бортової програми, що проаналізує всі показники космічного корабля.

     

    «У разі виникнення проблеми система ШІ визначатиме причину несправності, а в деяких випадках – виправить її» – пояснює Ясухіро Моріта, менеджер проекту Epsilon і професор Інституту космічної науки в Агентстві аерокосмічних досліджень Японії. Наприклад, програма зможе регулювати електричний струм, який контролює напрямок ракетного двигуна. Перенапруження або інша нерівномірність електричного струму можуть збити ракету з курсу, тоді як пристрій штучного інтелекту допомагає визначити проблему й вирішити її, не надсилаючи сигнал на Землю.

    Щоб вижити на іншій планеті, треба бути самостійним

    Справжня перевірка ШІ на якість і надійність буде відбуватися впродовж довготривалих місій, наприклад, польоту на Європу – супутник Юпітера. Після того, як всюдихід приземлиться на планету, він має розплавити шари криги. Цей процес триватиме рік. Далі йому доведеться прямувати з екватора до полюсів, а потім у зворотному напрямку, вишукуючи гідротермальні джерела. Усі пересування можуть тривати від одного до двох років. Тому було б набагато ефективніше, якби машина змогла працювати автономно від півроку до року. Щоб забезпечити це, інженери NASA розробляють прилад, який зможе вивчати гідротермальні джерела під кригою й керуватися ШІ.

     

    Якщо повернутися до місії на Марс у 2020 році, то одна з цілей команди – дослідити печери, наповнені лавою. Це завдання ускладнене двома нюансами: затримкою сигналу через віддаленість печер і зарядом батареї. Марсоходи матимуть кілька днів, щоб дослідити територію, водночас вони мають покладатися у цьому винятково на рішення ШІ. Один підхід, над яким працюють у NASA, називається динамічно-зональним розподілом. Дослідники планують використати чотири всюдиходи, які мають заглибитися у марсіанську печеру на 30,5 метрів. Перший марсохід буде розміщений у зоні від 0 до 7,6 метрів, другий – від 7,6 до 15,2, наступні відповідно на відстані 15,2 – 22,9 метрів і 22,9 – 30,5 метрів. Інженери використали принцип естафети (англійською такий варіант передачі даних називається sneakernet – «кросівкова мережа», бо дані не передаються дистанційно, а буквально переносяться на фізичному носії). Перший робот заїде у печеру на відстань, що не виходить за межі допустимого діапазону для передачі даних. Усі інші марсоходи заїдуть глибше, звідки вже не зможуть надсилати сигнал на Землю. Вони будуть по ланцюжку передавати інформацію першому роботу, який вже надсилатиме все на станцію NASA. Так за допомогою чотирьох машин інженери планують скласти карту марсіанської печери.

     

    Від інструктажу й моніторингу космічних кораблів до дослідження марсіанських печер, ШІ стає невід’ємною частиною космічної індустрії. Попри те, що приватні та державні космічні агенції довіряють розумним роботам все більше завдань, їхні розробники не вважають, що у найближчому майбутньому машинам вдасться перебрати на себе всі обов’язки астронавтів. Водночас роботи на космічних об’єктах значно полегшують життя людям, адже беруть на себе всю рутинну роботу. Тому Стів Чін вважає, що в майбутньому ефективне дослідження космосу полягатиме у співпраці машин та людей. Науковці витрачають чимало ресурсів на вдосконалення ШІ, щоб зрозуміти космос. І ще, можливо, для того, щоб президенти країн, які відправляють місії у космічні подорожі, мали промови тільки для одного, щасливого фіналу.

    Матеріал створений у межах спецпроекту Куншт для компанії EOS.

    ТЕКСТ: Тамара Кіптенко
    Ілюстрації: Олександр Шатохін
    Статті
    Промо
    Проєкт інтелект. Воєнний сезон. Епізод 5: NFT та Україна

    Чи можна написати «Проєкт інтелект» на гривні й продати за мільйони доларів як NFT?

    Людина
    Від батька до сина: що таке генеалогія і як досліджувати свій рід

    Що таке ДНК-генеалогія і як далеко кожний з нас може просунутися у вивченні свого роду?

    Наука
    Екологічно чиста отрута: уривок з книжки «Зоологічна екскурсія супермаркетом»

    Чому краще утриматися від «дикого» промислу морепродуктів, особливо у водоймах, де цвіте вода?

    Наука
    Передумови приходу диктаторів до влади: Італія, Німеччина, РФ

    Що стало передумовами приходу диктаторів до влади на прикладі фашистської Італії, нацистської Німеччини та путінської росії? Розповідає співавтор і ведучий каналу «Історія Без Міфів» Владлен Мараєв.

    Людина
    Як кожен з нас може подякувати військовим і допомогти їм з адаптацією

    Як змінюється світосприйняття військових і що ми можемо зробити, аби висловити їм вдячність і допомогти в адаптації до мирного життя?

    Біологія
    Не тільки в історії. Який слід залишить війна в наших генах

    Як війни, голод та важкі психологічні травми залишають слід у геномі людини й чи можемо ми на це якось повпливати?

    Повідомити про помилку

    Текст, який буде надіслано нашим редакторам: