Санкции осложнили развитие ИТ-инфраструктуры, проектирования и инженерного ПО в России, в том числе в ракетно-космической отрасли. Российский Фонд Развития Информационных Технологий поддержал три проекта «Роскосмоса» по импортозамещению ПО, два из которых вошли в список особо значимых. Общая сумма грантов превысила 2,5 млрд рублей.
Госфинансирование теперь требует обязательного использования ИИ и машинного обучения. Их внедрение обусловлено не только регуляторными нормами, но и рыночными реалиями.
В статье Роман Ступин, эксперт Экспертного департамента Российского фонда развития информационных технологий, разберет перспективы ИИ в космической деятельности.
Зачем ИИ в космосе?
Космическая деятельность является перспективной сферой применения современных технологий ИИ. На всех этапах проектирования, создания и эксплуатации изделий ракетно-космической техники ИИ-технологии могут помочь аккумулировать опыт экспериментов и экспертные оценки для повышения эффективности решения проектных задач большой размерности.
Применение ИИ-технологий в космической отрасли направлено на повышение уровня автономности космических аппаратов и их группировок, уровня автоматизации процессов проектирования и производства на всем жизненном цикле изделий, автоматизации управленческих процессов.
Актуальность применения ИИ в космической отрасли возрастает с учетом формирования задач по созданию многоспутниковых систем различного назначения с орбитальными группировками, включающими сотни и более спутников.
При этом существенной проблемой является совместная эксплуатация нескольких группировок автономных космических аппаратов различного назначения. Такие системы могут генерировать суточный объем данных, измеряемых петабайтами. Ручная обработка таких данных невозможна, в связи с чем ИИ является единственным инструментом решения таких задач.
Создание многоспутниковых орбитальных группировок диктует требования к управлению космическими аппаратами на основе принципов самоорганизации и технологий мультиагентного управления.
Вектор развития «космического ИИ»
К основным направлениям применения искусственного интеллекта в ракетно-космической деятельности относятся:
Обработка спутниковых данных
В данное направление входят:
- Обработка спутниковых изображений для решения широкого спектра задач прикладного характера для отраслей экономики (мониторинг водных, лесных и сельскохозяйственных ресурсов, гидрометеорология, кадастровый учет и т.д.).
- Обработка больших массивов разнородных спутниковых данных, получаемых от космических средств наблюдения для обнаружения новых явлений, установления и прогнозирования закономерностей (исследование динамики состояния объектов, в том числе для превентивного реагирования на негативные явления).
Управление космическими аппаратами и их группировками
В условиях орбиты космические аппараты выполняют исследовательские и практические задачи в максимальной автономности, в связи с чем способность быстро принимать решения в условиях определенности и неопределенности на основе предиктивной и прескриптивной аналитики является важным аспектом проектирования космической техники.
ИИ и разработанные на его основе технологии управления являются ключевым инструментом снижения затрат при создании и использовании наземной космической инфраструктуры, эксплуатации аппаратов. Это особенно важно в условиях полной невозможности управления в режиме реального времени аппаратами, находящимися в дальнем космосе.
Создание и внедрение роботизированных систем космического назначения
Сюда входят: пилотируемая космонавтика, исследование и освоение космических объектов, обслуживание космических аппаратов на орбите (ремонт, заправка, сборка, увод с орбиты).
Проектирование и управление жизненным циклом изделий
В этом направлении можно выделить:
- использование ИИ при замене натурных экспериментов виртуальными испытаниями;
- создание и развитие технологии цифровых двойников;
- применение экспертных интеллектуальных систем в модельно-ориентированном проектировании.
Машинное обучение и нейросети
ИИ и машинное обучение имеют высокий потенциал применения как в орбитальных условиях, так и при эксплуатации на наземной космической инфраструктуре и производственных площадках.
Перспективные проекты по внедрению ИИ в космосе
Перспективные проекты по внедрению ИИ в космической деятельность можно классифицировать по 8 ключевым направлениям:
- применение ИИ на борту космических аппаратов;
- применение ИИ в исследовании околоземного космического пространства;
- применение ИИ при анализе данных дистанционного зондирования Земли из космоса;
- применения ИИ при проектировании и производстве космической техники;
- проведение исследований в сфере нормативно-правового и научно-технического сопровождения применения ИИ;
- проведение оценки технологической (интеллектуальной) зрелости в сфере искусственного интеллекта в ракетно-космической промышленности;
- развитие кадрового потенциала аэрокосмической отрасли в сфере ИИ и робототехники;
- методологическое сопровождение кросс-отраслевого взаимодействия в рамках исследований, разработок и имплементации ИИ-решений.
Технологии ИИ и машинного обучения имеют высокий отраслевой потенциал в части оптимизации процесса производства космической техники. Данные операции включают множество повторяющихся процедур, требующих высокой точности, и их следует выполнять в чистых помещениях.
Кроме того, использование роботов для совместной работы (cobots) может обеспечить более надежные производственные этапы там, где процессы могут быть подвержены человеческим ошибкам. Следовательно, использование ИИ может значительно ускорить производственные процессы и свести к минимуму сборочные процессы с прямым участием людей, что важно для увеличения производства.
Однако в настоящее время в России отсутствует соответствующая функциональным требованиям аэрокосмической промышленности модель, которую можно было бы использовать для комплексного представления рабочего процесса промышленного производства, а также для интеграции оцифрованной информации.
Платформенный подход
Адаптация ИИ-технологий к функциональным требованиям аэрокосмической промышленности может осуществляться за счет виртуальной семантической интеграции различных ресурсов на базе онтологических моделей.
В космической технике на ближайшую перспективу можно выделить следующие направления применения искусственного интеллекта:
- тематическая обработка спутниковых изображений и больших массивов разнородной спутниковой информации;
- обработка целевой информации на борту космических аппаратов;
- контроль, диагностика и управление техническим состоянием космических аппаратов;
- управление космическими аппаратами и многоспутниковыми орбитальными группировками;
- интеллектуальные системы поддержки проектных решений;
- цифровые двойники космической техники;
- реализация дальних космических миссий.
Угрозы, риски и новые вызовы
При внедрении ИИ-решений в космической деятельности можно обозначить следующие угрозы и риски:
- недостаточный уровень компетенций по работе с технологиями ИИ;
- утечка, искажение, потеря конфиденциальных данных;
- неадекватно принятые решения по различным причинам (неверный алгоритм, сбой системы, искажение исходных данных);
- неверное обучение нейросети;
- влияние предыдущего опыта выбора человека на последующий (сужение предпочтений);
- потеря рабочих мест значительным процентом людей вследствие автоматизации процессов;
- отсутствие достаточного уровня развития инфраструктуры для внедрения технологий ИИ;
- недостаточная проработка законодательства в сфере применения ИИ;
- неравномерность развития и применения ИИ в различных сферах;
- неопределенность требуемой мощности вычислительных систем в будущем в случае повсеместного использования технологий ИИ.
Кроме того, в настоящее время перед аэрокосмической отраслью стоят задачи по обеспечению серийного производства космических аппаратов, развитию частно-государственного партнерства, запуску производства новых космических ракетных комплексов, в том числе Российской орбитальной станции, спутников, многоразовых средств выведения.
Национальный проект по космической деятельности нацелен на кратное увеличение численности многоспутниковой орбитальной группировки, что, в свою очередь, приведет к экспоненциальному росту объема собираемых космических данных.
В этой связи необходимо развитие принципиально новой системы управления группировками, новых инструментов сбора, хранения и обработки данных, получаемых в результате космической деятельности.
Здесь важна консолидация усилий всех отраслей экономики по разработке и внедрению ИИ-решений, без которых невозможно управлять столь огромными массивами разнородных данных. Собираемые данные должны лечь в основу сервисов для промышленности, бизнеса и граждан.
Необходимо уже сейчас формировать задачи по развитию единой среды разработки и коммерциализации в интересах национальной экономики сервисов на основе космических данных. Это позволит увеличить оперативность и дискретность космических данных, а также обеспечит их юридическую значимость.
Помимо того, в условиях роста числа спутников на орбите необходимо создание и развитие централизованной национальной платформы управления орбитальными группировками космических аппаратов всех типов целевого назначения, независимо от собственника и эксплуатанта. Здесь нужны не просто рост состава и численности группировок, а формирования «умной» орбитальной группировки, предусматривающей управление на основе ИИ и обработку данных на борту.
Это крайне сложный комплекс задач, который требует принципиально новой модели управления космической деятельностью в России. В ближайшее время специалисты будут наблюдать за тем, как новая команда Госкорпорации «Роскосмос» справится с этими вызовами.
Международный опыт интеграции ИИ в космические проекты
NASA активно интегрирует ИИ во множество своих проектов, направленных на исследование космоса и улучшение аэрокосмических технологий. Агентство использует ИИ для анализа данных, управления проектами и разработки автономных систем, что напрямую связано с проектированием, конструированием и производством космической техники.
NASA создало группу искусственного интеллекта, которая выполняет фундаментальные исследования, поддерживающие научный анализ, изучение операций космических кораблей и анализ миссий, в том числе в дальнем космосе, а также изучение сетевых взаимодействий спутниковых группировок.
Агентство также рассматривает возможность разработки более автономных космических кораблей и посадочных модулей для исследования дальнего космоса, чтобы решения можно было принимать на месте, устраняя задержки, возникающие из-за времени ретрансляции связи. Для решения этих задач в NASA создана единая платформа для разработки автономных систем.
SpaceX применяет ИИ для оптимизации процессов проектирования, конструирования и производства космических аппаратов. Компания активно использует машинное обучение и другие ИИ-технологии для повышения эффективности и надежности своих ракетных систем и космических кораблей, разработки двигателей и управления многоспутниковой группировкой связи.
ESA активно внедряет ИИ в процессы проектирования, конструирования и производства космических аппаратов, а также в управление космическими системами и миссиями и обработки космических данных.
В январе 2021 года ESA и Немецкий исследовательский центр искусственного интеллекта (DFKI) создали ESA Lab DFKI, лабораторию по передаче технологий, которая работает над системами искусственного интеллекта для спутниковой автономии, возможностей предотвращения столкновений и многого другого.
В свою очередь, в Кембриджском университете совместно с фирмой Babcock International Group и Технологическим институтом Карлсруэ в 2021 году была создана дорожная карта внедрения цифровых двойников в спутниковый сегмент космической деятельности на всех этапах жизненного цикла спутников.
Германское космическое агентство DLR (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt) использует ИИ для проектирования, конструирования и производства космических аппаратов, а также для управления космическими системами и миссиями и обработки космических данных.
Французское космическое агентство CNES (Centre National d’Études Spatiales) применяет ИИ для проектирования, конструирования и производства космических аппаратов, а также для управления космическими системами и миссиями и обработки космических данных.
Космическое агентство Великобритании (UK Space Agency, UKSA) внедряет ИИ для проектирования, конструирования и производства космических аппаратов, а также для управления космическими системами и миссиями и обработки данных ДЗЗ.
Китайские космические организации, такие как China Aerospace Science and Technology Corporation (CASC) и China Aerospace Science and Industry Corporation (CASIC), активно внедряют ИИ для проектирования, конструирования и производства космических аппаратов, а также для управления космическими системами и миссиями. ИИ-технологии применяются для повышения эффективности и надежности китайских космических проектов.
Вывод
ИИ-технологии становятся ключевым инструментом для развития космической отрасли, обеспечивая автономность спутников, автоматизацию производства и эффективное управление многоспутниковыми группировками. Рост числа аппаратов на орбите приводит к экспоненциальному увеличению объема данных, обработка которых без ИИ невозможна.
Однако для полноценного внедрения ИИ необходимо преодолеть ряд рисков и вызовов: нехватку компетенций, риски киберугроз, недостаточную нормативную базу и инфраструктуру. Ключевыми инструментами предотвращения и снижения их влияния являются развитие кадрового потенциала в области ИИ, формирование опережающей модели обучения и профессионального развития специалистов, создание межотраслевой системы накопления и тиражирования знаний.