Artificiell intelligens har gjort vågor de senaste åren, gör det möjligt för oss att lösa problem snabbare än vad traditionell datoranvändning någonsin skulle kunna tillåta. Nyligen, till exempel, Googles dotterbolag för artificiell intelligens DeepMind utvecklade AlphaFold2, ett program som löste problemet med proteinveckning. Detta är ett problem som har förbryllat forskare i 50 år.

Framsteg inom AI har gjort det möjligt för oss att göra framsteg inom alla typer av discipliner – och dessa är inte begränsade till tillämpningar på denna planet. Från att designa uppdrag till att rensa jordens omloppsbana från skräp, Här är några sätt som artificiell intelligens kan hjälpa oss att ta oss vidare i rymden.

Astronautassistenter

Kommer du ihåg Tars and Case, assistentrobotarna från filmen Interstellar? Även om dessa robotar inte existerar ännu för riktiga rymduppdrag, forskare arbetar mot något liknande, skapa intelligenta assistenter för att hjälpa astronauter. Dessa AI-baserade assistenter, även om de kanske inte ser lika snygga ut som de i filmerna, kan vara otroligt användbar för rymdutforskning.

En nyligen utvecklad virtuell assistent kan potentiellt upptäcka alla faror i långa rymduppdrag som förändringar i rymdfarkostens atmosfär - till exempel ökad koldioxid - eller en sensorfel som kan vara potentiellt skadlig. Den skulle sedan larma besättningen med förslag på inspektion.

En AI-assistent vid namn Cimon flögs till den internationella rymdstationen (ISS) i december 2019, där den testas i tre år. Så småningom, Cimon kommer att användas för att minska astronauternas stress genom att utföra uppgifter som de ber den att göra. NASA utvecklar också en följeslagare för astronauter ombord på ISS, kallas robonaut, som kommer att arbeta tillsammans med astronauterna eller ta på sig uppgifter som är för riskabla för dem.

Uppdragsdesign och planering

Att planera ett uppdrag till Mars är inte en lätt uppgift, men artificiell intelligens kan göra det lättare. Nya rymduppdrag bygger traditionellt på kunskap som samlats in av tidigare studier. Dock, denna information kan ofta vara begränsad eller inte helt tillgänglig.

Detta innebär att det tekniska informationsflödet begränsas av vem som kan komma åt och dela den med andra uppdragsdesigner. Men tänk om all information från praktiskt taget alla tidigare rymduppdrag var tillgänglig för alla med auktoritet med bara några klick. En dag kan det finnas ett smartare system – liknande Wikipedia, men med artificiell intelligens som kan svara på komplexa frågor med tillförlitlig och relevant information – för att hjälpa till med tidig design och planering av nya rymduppdrag.

Forskare arbetar på idén om en konstruktionsingenjörsassistent för att minska tiden som krävs för initial uppdragsdesign som annars tar många mänskliga arbetstimmar. "Daphne" är ett annat exempel på en intelligent assistent för att designa jordobservationssatellitsystem. Daphne används av systemingenjörer i satellitdesignteam. Det underlättar deras arbete genom att ge tillgång till relevant information inklusive feedback samt svar på specifika frågor.

Satellitdatabehandling

Jordobservationssatelliter genererar enorma mängder data. Detta tas emot av markstationer i bitar under en lång tidsperiod, och måste sättas ihop innan det kan analyseras. Även om det har funnits några crowdsourcing-projekt för att göra grundläggande satellitbildsanalys i mycket liten skala, artificiell intelligens kan komma till vår räddning för detaljerad analys av satellitdata.

För den stora mängden data som tas emot, AI har varit mycket effektiv för att bearbeta det smart. Det har använts för att uppskatta värmelagring i stadsområden och för att kombinera meteorologiska data med satellitbilder för uppskattning av vindhastighet. AI har också hjälpt till med uppskattning av solstrålning med hjälp av geostationära satellitdata, bland många andra applikationer.

AI för databehandling kan också användas för själva satelliterna. I nyare forskning, forskare testade olika AI-tekniker för ett avlägset satellithälsoövervakningssystem. Detta kan analysera data som tas emot från satelliter för att upptäcka eventuella problem, förutsäga satellithälsoprestanda och presentera en visualisering för välgrundat beslutsfattande.

Rymdskrot

En av 2000-talets största rymdutmaningar är hur man tacklar rymdskräp. Enligt ESA, det finns nästan 34, 000 föremål större än 10 cm som utgör allvarliga hot mot befintlig rymdinfrastruktur. Det finns några innovativa metoder för att hantera hotet, som att designa satelliter för att återinträda i jordens atmosfär om de är utplacerade inom området kring jordens låga omloppsbana vilket gör att de sönderfaller helt på ett kontrollerat sätt.

Ett annat tillvägagångssätt är att undvika eventuella kollisioner i rymden, förhindra skapandet av skräp. I en nyligen genomförd studie, Forskare utvecklade en metod för att utforma manövrar för att undvika kollisioner med hjälp av maskininlärningstekniker (ML).

En annan ny metod är att använda den enorma datorkraft som finns på jorden för att träna ML-modeller, överför dessa modeller till rymdfarkosten som redan är i omloppsbana eller på väg, och använda dem ombord för olika beslut. Ett sätt att säkerställa säkerheten vid rymdflyg har nyligen föreslagits med hjälp av redan utbildade nätverk ombord på rymdfarkosten. Detta ger mer flexibilitet i satellitdesign samtidigt som risken för kollision i omloppsbana är minimal.

Navigationssystem

På jorden, vi är vana vid verktyg som Google Maps som använder GPS eller andra navigationssystem. Men det finns inget sådant system för andra utomjordiska kroppar, tills vidare.

Vi har inga navigationssatelliter runt månen eller Mars men vi skulle kunna använda de miljontals bilder vi har från observationssatelliter som Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). Under 2018, ett team av forskare från NASA i samarbete med Intel utvecklade ett intelligent navigationssystem som använder AI för att utforska planeterna. De tränade modellen på de miljontals fotografier som finns tillgängliga från olika uppdrag och skapade en virtuell månkarta.

När vi fortsätter att utforska universum, vi kommer att fortsätta att planera ambitiösa uppdrag för att tillfredsställa vår inneboende nyfikenhet samt för att förbättra människors liv på jorden. I våra ansträngningar, artificiell intelligens kommer att hjälpa oss både på jorden och i rymden att göra denna utforskning möjlig.

Den här artikeln är återpublicerad från The Conversation under en Creative Commons-licens. Läs originalartikeln.