חמש דרכים שבהן בינה מלאכותית יכולה לעזור בחקר החלל

ההתקדמות ביכולות הבינה מלאכותית אפשרה לנו להתקדם בכל מיני דיסציפלינות ולא רק אלו המיועדות ליישומים על פני כדור הארץ. הנה כמה דרכים שבהן הבינה המלאכותית יכולה לעזור לנו בחקר החלל – החל מתכנון משימות ועד לניקוי מסלול פסולת החלל סביב כדור הארץ

מאת דיפ בנדיודקאר, סטודנט לתואר שלישי במרכז למצוינות בתחום התעופה והחלל, אוניברסיטת סטראתקלייד, ואודרי ברקוואנד סטודנטית לתואר שלישי בהנדסת מכונות וחלל, אוניברסיטת סטראתקלייד

בינה מלאכותית מכה גלים בשנים האחרונות, ומאפשרת לנו לפתור בעיות מהר יותר ממה שמחשוב מסורתי יכול אי פעם לאפשר. לאחרונה, למשל, פיתחה חברת הבת של גוגל המתמחה בבינה מלאכותית,DeepMind – את AlphaFold2, תוכנה שפתרה את בעיית קיפול החלבונים המעסיקה מדענים במשך 50 שנה.

ההתקדמות ביכולות הבינה מלאכותית אפשרה לנו להתקדם בכל מיני דיסציפלינות ולא רק אלו המיועדות ליישומים על פני כדור הארץ. הנה כמה דרכים שבהן הבינה המלאכותית יכולה לעזור לנו בחקר החלל – החל מתכנון משימות ועד לניקוי מסלול פסולת החלל סביב כדור הארץ.

עוזרי אסטרונאוטים

 CIMON תסייע לאסטרונאוטים בתחנת החלל הבינלאומית. נאס”א / קים שיפלט, CC BY

רובוטים כמו טרז וקייס, הרובוטים העוזרים מהסרט “Interstellar”, עדיין לא קיימים במשימות חלל אמיתיות. אך חוקרים נמצאים בשלבי פיתוח של משהו דומה – יצירת עוזרים אינטליגנטיים שיסייעו לאסטרונאוטים. עוזרים מבוססי בינה מלאכותית יכולים להיות שימושיים מאוד לחקר החלל, על אף שהם לא ייראו מפוארים כמו אלה שבסרטים.

עוזר וירטואלי שפותח לאחרונה יכול לזהות סכנות כלשהן במשימות חלל ממושכות כגון שינויים בהרכב האוויר בחללית – למשל עודף פחמן דו-חמצני או תקלה בחיישן שעלולה להזיק. העוזר הווירטואלי יזהיר את הצוות ויספק הצעות לבדיקה.

עוזרת AI בשם Cimon הוטסה לתחנת החלל הבינלאומית (ISS) בדצמבר 2019, שם היא תיבחן במשך שלוש שנים. בסופו של דבר, סימון תסייע להפחית את הלחץ על האסטרונאוטים על ידי ביצוע משימות שגרתיות.

תכנון משימות חלל

תכנון משימה למאדים זו משימה לא קלה, אבל בינה מלאכותית יכולה להקל במקצת. משימות חלל חדשות מסתמכות באופן מסורתי על ידע שנאסף בטיסות קודמות. עם זאת, מידע זה יכול לעתים קרובות להיות מוגבל או לא נגיש באופן מלא.

משמעות הדבר היא שזרימת המידע הטכני מוגבלת בזמינותם של מי שיכולים לגשת אליו ולשתף אותו עם מהנדסי התכנון האחרים. אבל מה אם כל המידע מכל משימות החלל הקודמות יהיה זמין לכל אחד עם הרשאה מתאימה בלחיצות ספורות? יום אחד אולי תהיה מערכת חכמה יותר – בדומה לוויקיפדיה אך בעלת בינה מלאכותית שתוכל לענות על שאילתות מורכבות עם מידע אמין ורלוונטי – כדי לעזור בתכנון מוקדם של משימות חלל חדשות.

החוקרים עובדים על הרעיון של עוזר הנדסי כדי לקצר את הזמן הנדרש לתכנון המשימה הראשונית אשר דורש כיום שעות עבודה אנושיות רבות. ‘דפני’ היא דוגמה נוספת לעוזרת אינטליגנטית לתכנון מערכות לוויין תצפית על כדור הארץ. דפני משמשת מהנדסי מערכות בקבוצות תכנון לוויינים. היא מקלה על עבודתם על-ידי מתן גישה למידע רלוונטי, כולל משוב ותשובות לשאילתות ספציפיות.

עיבוד נתוני לוויין

לווייני תצפית מייצרים כמויות עצומות של מידע. מידע זה נקלט בתחנות קרקע בחלקים על פני תקופה ארוכה של זמן, ויש לחבר אותם יחד כדי שניתן יהיה לנתחם. בעבר נעזרו חוקרים בפרויקטים של מיקור המונים כדי לנתח תמונות לווין בסיסיות בקנה מידה קטן מאוד. בינה מלאכותית יכולה לסייע בניתוח נתוני לווין מפורטים.

בינה מלאכותית היא יעילה מאוד בעיבוד נתונים כאלה בחוכמה. היא תוכל לשמש להערכת מוקדי חום באזורים עירוניים ולשלב נתונים מטאורולוגיים עם תמונות לוויין להערכת מהירות הרוח. AI גם סייעה בהערכת קרינת השמש באמצעות נתוני לוויין גיאוסטציונרי, ועוד יישומים רבים אחרים.

AI לעיבוד נתונים יכולה לשמש גם בלוויינים עצמם. במחקר שנערך לאחרונה, מדענים בדקו טכניקות AI שונות עבור מערכת ניטור תקינות לוויינים מרחוק. מערכות אלה מסוגלות לנתח נתונים שהתקבלו מלוויינים כדי לזהות בעיות, לחזות את ביצועי תקינות הלוויין ולהציג מודל לקבלת החלטות מושכלות.

פסולת חלל

אחד מאתגרי החלל הגדולים ביותר של המאה ה-21 הוא כיצד להתמודד עם פסולת החלל. על פי סוכנות החלל האירופית, ESA, ישנם כמעט 34,000 עצמים גדולים מ-10 ס”מ המהווים איום חמור על תשתית החלל הקיימת. ישנן כמה גישות חדשניות להתמודדות עם האיום, כגון תכנון לוויינים החגים במסלול נמוך כך שיחזרו לאטמוספירה של כדור הארץ וישרפו באופן מבוקר.

גישה נוספת היא למנוע התנגשויות אפשריות בחלל, כדי למנוע מראש יצירת פסולת חלל. במחקר שנערך לאחרונה, פיתחו החוקרים שיטה לתכנון תמרונים למניעת התנגשות באמצעות טכניקות למידת מכונה (ML).

גישה חדשנית נוספת היא להשתמש בכוח המחשוב העצום הזמין על פני כדור הארץ כדי לאמן מודלים של ML, לשדר את הדגמים הללו לחללית שכבר נמצאת במסלול או בדרך אליו ולהשתמש בהם גם בלוויין עצמו לקבלת החלטות שונות. דרך אחת להבטיח בטיחות של טיסות חלל הוצעה לאחרונה באמצעות רשתות שכבר הוכשרו על גבי חלליות. הדבר מאפשר גמישות רבה יותר בתכנון הלוויין תוך הפחתת הסכנה של התנגשות במסלול.

מערכות ניווט

על כדור הארץ, אנו רגילים לכלים כגון מפות Google המשתמשות GPS או מערכות ניווט אחרות. אבל אין מערכת כזו לגופים אחרים בחלל לעת עתה.

אין לנו לווייני ניווט סביב הירח או מאדים, אבל אנחנו יכולים להשתמש במיליוני תמונות שיש לנו מלוויינים תצפית כגון החללית סיור הירח (LRO). ב-2018, צוות חוקרים מנאס”א בשיתוף עם אינטל פיתח מערכת ניווט חכמה באמצעות בינה מלאכותית כדי לחקור את כוכבי הלכת. הם אימנו את המערכת על מיליוני תצלומים הזמינים ממשימות שונות ויצרו מפת ירח וירטואלית.

בעודנו ממשיכים לחקור את היקום, נמשיך לתכנן משימות שאפתניות כדי לספק את סקרנותנו, כמו גם לשפר את חיי האדם על פני כדור הארץ. במאמץ שלנו, בינה מלאכותית תעזור לנו גם בכדור הארץ וגם בחלל להפוך את המחקר הזה לאפשרי.

למאמר באתר The Conversation

עוד בנושא באתר הידען:

• רובוט ירכיב טלסקופ חלל מודולרי במסלול
• מערכת רובוטית חדשה תתקן לווינים בחלל
• חזון יישוב החלל של אילון מאסק