Искусственный интеллект в спутниковых и космических системах

by Marcin Frąckiewicz
в 5G, Military, Space, Technologie, Technology, Интернет, Китай, Связь, Сообщество, Япония
вкл 19 июля 2025

Artificial Intelligence in Satellite and Space Systems

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) всё теснее интегрируется с современными космическими технологиями, позволяя космическим аппаратам и спутникам работать более автономно и эффективно, чем когда-либо прежде. От помощи марсоходам в навигации по чужой планете до обработки огромных потоков данных дистанционного зондирования Земли на орбите — ИИ, такие как машинное обучение и автоматизированное планирование, революционизируют способы, которыми мы исследуем и используем космос. Этот отчет предоставляет всесторонний обзор пересечения ИИ и спутниковых/космических систем, охватывая ключевые области применения, исторические вехи, текущее состояние в различных секторах, поддерживающие технологии, преимущества и вызовы, будущие тенденции и основные организации, способствующие развитию в этой области.

Применение ИИ в космических системах

ИИ применяется во множестве сфер, связанных с космосом. Ключевые области применения включают:

Анализ спутниковых изображений: Компьютерное зрение на базе ИИ значительно ускоряет интерпретацию спутниковых снимков. Модели машинного обучения позволяют автоматически обнаруживать и классифицировать объекты на Земле (такие как транспортные средства, здания, сельскохозяйственные культуры или суда), а также отслеживать изменения с течением времени fedgovtoday.com. Это помогает в сфере разведки, экологического мониторинга и реагирования на чрезвычайные ситуации, поскольку позволяет быстро анализировать огромные объемы изображений. Например, Национальное агентство геопространственной разведки США (NGA) использует ИИ для сканирования изображений в поисках объектов и деятельности, что способствует выявлению потенциальных угроз или значимых событий с орбиты fedgovtoday.com. Также исследуются генеративные ИИ-методы для заполнения пробелов и предоставления контекста в данных изображений fedgovtoday.com, что улучшает распознавание объектов и анализ. В коммерческом секторе такие компании, как Planet Labs, применяют машинное обучение для превращения ежедневных изображений Земли в аналитические данные – выявляя вырубку лесов, отслеживая инфраструктуру и пр., с минимальным участием человека fedgovtoday.com.
Автономная навигация и робототехника: Космические аппараты и роботизированные исследователи используют ИИ для навигации и принятия решений без постоянного контроля со стороны человека. Марсоходы — яркий пример: роверы NASA оснащены автономными навигационными системами на базе ИИ, которые строят 3D-карты местности, выявляют опасности и самостоятельно планируют безопасные маршруты nasa.gov. Система AutoNav ровера Perseverance позволяет ему «думать во время движения», избегать препятствий и значительно увеличивать скорость передвижения по сравнению с предыдущими роверами nasa.gov nasa.gov. Аналогично, ИИ позволяет спутникам на орбите выполнять удержание позиции и маневрирование при минимальном участии наземных операторов. В исследовательских проектах разрабатываются автономные возможности стыковки с помощью планирования на базе ИИ; например, новая система под названием Autonomous Rendezvous Transformer (ART) использует нейросеть Transformer (похожую на используемую в ChatGPT), чтобы космический аппарат мог планировать собственные траектории для стыковки при ограниченных вычислительных ресурсах space.com space.com. Это позволит будущим аппаратам сближаться и причаливать на орбите или около далеких планет без прямого участия человека. В области робототехники ИИ также управляет роботизированными манипуляторами и мобильными роботами — экспериментальный робот CIMON (Crew Interactive Mobile Companion) на МКС был беспилотным помощником с ИИ, который мог взаимодействовать с космонавтами и выполнять простые задачи по голосовым командам airbus.com. Эти примеры наглядно показывают, насколько важно использование автономии на базе ИИ для навигации, исследований и работы в условиях, где управление человеком в реальном времени невозможно.
Прогнозирование космической погоды: ИИ помогает предсказывать солнечные бури и другие события космической погоды, которые могут угрожать спутникам и энергетическим сетям. Анализируя потоки данных с датчиков космических аппаратов, модели ИИ способны прогнозировать такие явления, как геомагнитные бури, с гораздо большим упреждением. В частности, исследователи NASA разработали модель глубокого обучения под названием DAGGER, которая использует спутниковые измерения солнечного ветра для предсказания, где на Земле ударит солнечная буря, за 30 минут до события nasa.gov. Эта модель, обученная на данных с миссий, таких как ACE и Wind, может создавать глобальные прогнозы геомагнитных возмущений меньше чем за секунду, обновляя их каждую минуту nasa.gov nasa.gov. Она превосходит предыдущие модели, сочетая данные из космоса в реальном времени с распознаванием шаблонов ИИ, что позволяет создавать предупредительные сигналы (“сирена торнадо”) для солнечных бурь nasa.gov nasa.gov. Такое прогнозирование с помощью ИИ крайне важно для предоставления операторам времени на защиту спутников и инфраструктуры от солнечных вспышек и корональных выбросов массы. Помимо геомагнитных бурь, ИИ также применяется для прогнозирования потоков высокоэнергетических частиц в радиационных поясах Земли nasa.gov и для анализа данных солнечных телескопов с целью предсказания вспышек nextgov.com – улучшая наши возможности по прогнозированию и смягчению последствий космической погоды.
Отслеживание космического мусора и предотвращение столкновений: Растущее облако орбитального мусора создает риски столкновений для спутников, и искусственный интеллект используется для решения этой проблемы «управления космическим движением». Машинное обучение может повысить эффективность отслеживания и моделирования объектов на орбите, помогая выявлять потенциально опасные сближения. Европейское космическое агентство разрабатывает автоматизированную систему предотвращения столкновений, которая использует ИИ для оценки вероятностей столкновений и принятия решений о необходимости маневра спутника esa.int. Вместо нынешнего преимущественно ручного процесса, когда операторы просматривают сотни предупреждений в неделю esa.int, система с ИИ могла бы автономно рассчитывать траектории, выбирать оптимальные маневры уклонения и даже выполнять их на борту. На самом деле, в будущем, по оценкам ЕКА, спутники будут координировать маневры между собой с помощью ИИ, что крайне важно при увеличении плотности движения на низких околоземных орбитах esa.int esa.int. Стартапы, такие как LeoLabs и Neuraspace, также используют ИИ для обработки данных сенсоров и прогнозирования опасных сближений, автоматически выдавая предупреждения о «конъюнкциях». Thales Alenia Space совместно с ИИ-компанией Delfox тестирует «Умную систему предотвращения столкновений», которая позволит спутникам действовать более автономно, чтобы уклоняться от мусора или даже противоспутникового оружия thalesaleniaspace.com thalesaleniaspace.com. Быстро анализируя орбиты и возможные маневры, ИИ способен реагировать на угрозы быстрее, чем операторы-человеки, предотвращая столкновения. Такая оптимизированная поддержка принятия решений становится все более важной по мере запуска мегаконстелляций из десятков тысяч новых спутников.
Планирование и оптимизация миссий: ИИ-технологии упрощают сложную задачу планирования космических миссий и управления спутниками. Это включает автоматизированное составление расписаний наблюдений со спутников, коммуникационных сеансов и даже целых графиков миссий. Планирующие системы на ИИ могут учитывать множество ограничений (орбитальная динамика, доступность питания, окна связи с наземными станциями и др.) и выдавать оптимальные планы за доли времени, которые бы потребовались человеческой команде boozallen.com boozallen.com. Например, такие компании, как Cognitive Space, предлагают планирование миссий для спутниковых группировок наблюдения Земли на ИИ: их программное обеспечение автоматически определяет приоритеты наблюдения, распределяет ресурсы спутников и планирует сеансы передачи данных, балансируя приоритеты и ограничения в реальном времени aws.amazon.com aws.amazon.com. Такой интеллектуальной автоматизации позволяет одному оператору эффективно управлять сотнями спутников. ИИ также применяется для оптимизации траекторий – NASA и другие используют алгоритмы (иногда в сочетании с исследованиями в области квантовых вычислений), чтобы находить наиболее экономичные по топливу пути для космических аппаратов или оптимизировать последовательности наблюдений по нескольким целям boozallen.com douglevin.substack.com. Даже в пилотируемых миссиях ИИ может оптимизировать планы и логистику миссий. В целом машинное обучение и эвристические алгоритмы поиска помогают координировать космические миссии с большей эффективностью, особенно по мере усложнения операций.
Спутниковый мониторинг состояния и предиктивное техническое обслуживание: Спутники генерируют непрерывную телеметрию по своим подсистемам, и теперь ИИ-алгоритмы анализируют эти данные для выявления аномалий и прогнозирования отказов до их возникновения. Используя машинное обучение для обнаружения аномалий, операторы могут перейти от реактивных ремонтов к проактивному планированию обслуживания — увеличивая срок службы спутников и предотвращая дорогостоящие простои. Примечательным примером являются метеорологические спутники GOES-R Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA), которые с 2017 года используют основанную на искусственном интеллекте Систему интеллектуального мониторинга (AIMS) для контроля состояния космических аппаратов asrcfederal.com asrcfederal.com. AIMS обрабатывает тысячи параметров телеметрии (температуры, напряжения, выходные данные датчиков и др.) и использует распознавание образов для выявления тонких изменений, предшествующих неисправностям оборудования asrcfederal.com. Система может предупреждать инженеров или даже самостоятельно принимать корректирующие меры. По данным NOAA, этот инструмент на базе ИИ способен обнаруживать проблемы и предлагать решения за считанные минуты или часы, в то время как раньше экспертам требовались дни для диагностики неисправностей asrcfederal.com. Система уже предотвратила внеплановые простои, выявив аномалии (например, влияние радиации на детекторы приборов) и позволяя выполнить регулировки или перезагрузку до возникновения неисправности asrcfederal.com asrcfederal.com. Аналогично производители спутников исследуют применение бортового ИИ для обнаружения, изоляции и восстановления неисправностей (FDIR) — что по сути наделяет спутники элементами самостоятельного обслуживания. Аппараты для обслуживания на орбите также могут использовать ИИ для диагностики проблем обслуживаемых спутников. В целом, предиктивная аналитика повышает надежность и устойчивость космической инфраструктуры за счет прогнозирования проблем по едва заметным изменениям данных asrcfederal.com asrcfederal.com.
Связь и передача данных: ИИ совершенствует космическую связь с помощью таких технологий, как когнитивное радио и автоматизированное управление сетями. Когнитивные радио системы используют ИИ/МО для динамического распределения частот и на лету регулируют параметры сигналов, что особенно важно по мере увеличения плотности использования спектра в космосе. NASA экспериментировало с когнитивными радиостанциями, которые позволяют спутникам самостоятельно находить и использовать незанятые полосы спектра без ожидания команд с Земли nasa.gov nasa.gov. Благодаря анализу радиочастотной среды и применению ИИ спутник может избегать помех и оптимизировать свой канал передачи данных в режиме реального времени — как интеллектуальный Wi-Fi-роутер, переключающийся между каналами. Это повышает эффективность и надежность каналов связи nasa.gov. ИИ также используется для маршрутизации сетей в будущих спутниковых созвездиях, где тысячи спутников будут передавать данные по сетке. Машинное обучение позволяет определять оптимальные маршруты и интеллектуально распределять полосу пропускания в зависимости от нагрузки и состояния каналов. Кроме того, бортовая обработка данных (с применением ИИ) уменьшает объем необработанных данных, которые требуется передавать на Землю, снижая потребность в пропускной способности. Например, спутники ESA Φsat используют алгоритмы компьютерного зрения на ИИ для отсеивания облачных снимков на орбите, чтобы на Землю передавались только полезные изображения esa.int. Методы сжатия данных на базе ИИ также позволяют эффективнее кодировать информацию — Φsat-2 оснащён приложением с искусственным интеллектом для сжатия изображений, которое значительно уменьшает размер файлов перед передачей esa.int. Для связи с астронавтами используются голосовые помощники и инструменты перевода на основе ИИ (например, CIMON на МКС), что улучшает взаимодействие человека и машины. В дальнейшем, с появлением лазерной связи и 5G в космосе, ИИ будет играть ключевую роль в автоматическом управлении сетевыми ресурсами и поддержке устойчивого соединения.

Марсоход Perseverance NASA полагается на автономную навигацию с ИИ для пересечения опасного марсианского рельефа без непосредственного контроля человека nasa.gov. Его бортовая система AutoNav позволяет планировать маршруты и избегать препятствий в реальном времени, что значительно увеличивает скорость и дальность перемещения по сравнению с предыдущими марсоходами. Такая автономия крайне важна для эффективного исследования Марса с учетом больших задержек связи.

Год	Веха
1970-е–1980-е	Ранние концепции ИИ: Космические агентства начинают исследовать ИИ для управления миссиями и экспертных систем.Например, NASA проводит эксперименты с программным обеспечением для автоматизированной диагностики неисправностей на космических аппаратах и планирования наблюдений.Эти ранние приложения искусственного интеллекта были ограничены возможностями компьютеров, но заложили основу для автономии в космосе parametric-architecture.com ntrs.nasa.gov.(В этот период большинство «ИИ» работали на земле из-за низкой вычислительной мощности бортовых компьютеров.)
1999	Remote Agent на Deep Space 1: Значительный прорыв — зонд NASA Deep Space 1 был оснащён программным обеспечением Remote Agent, впервые в истории искусственный интеллект автономно управлял космическим кораблём jpl.nasa.gov.В течение 3 дней в мае 1999 года Remote Agent управлял работой DS1 без вмешательства с Земли, планируя действия и диагностируя смоделированные неисправности в реальном времени jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.Он успешно обнаружил и исправил проблемы (например,застрявшую камеру) за счет перепланирования на борту, доказав, что ориентированный на цели ИИ может автономно поддерживать выполнение миссии jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.Этот эксперимент, совместная работа NASA JPL и NASA Ames, был провозглашён «рассветом новой эры в освоении космоса», когда обладающие самосознанием и самоуправлением космические аппараты позволят проводить более смелые миссии jpl.nasa.gov.Remote Agent получил награду NASA за лучшее программное обеспечение 1999 года jpl.nasa.gov и считается вехой в истории искусственного интеллекта в космосе.
2001–2004	Автономный научный аппарат на EO-1: спутник NASA Earth Observing-1 продемонстрировал управляемый ИИ Эксперимент автономного научного аппарата (ASE).К 2004 году ASE использовала бортовое машинное обучение для анализа изображений на орбите и последующего перепрограммирования спутника на основе полученных данных esto.nasa.gov esto.nasa.gov.Например, если ИИ EO-1 обнаруживал извержение вулкана на снимке, он немедленно планировал повторное наблюдение этого вулкана при следующем пролёте esto.nasa.gov.Эта замкнутая автономия стала одним из первых случаев, когда космический аппарат самостоятельно принимал научные решения.Он также включал встроенный планировщик (CASPER) и надежное программное обеспечение для исполнения, основанное на концепциях Remote Agent для миссии на орбите Земли.Успех ASE в обнаружении событий, таких как извержения и наводнения, в реальном времени подтвердил полезность ИИ для оперативного наблюдения за Землей.
2005–2012	Роверы и ИИ для планирования: Автономия на основе ИИ расширилась в исследованиях Марса и операциях обсерваторий.Марсоходы для исследований Марса (Spirit и Opportunity) в 2000-х годах использовали автономную навигацию, а позже, в рамках миссии, программное обеспечение под названием AEGIS, которое позволяло им автоматически выбирать камни для анализа с помощью спектрометров.Это было предвестником более продвинутой автономии последующих марсоходов.Тем временем, на Земле стали использоваться системы планирования на основе ИИ – NASA разработало сложные алгоритмы планирования для инструментов (например, для космического телескопа Хаббл и созвездий спутников), чтобы оптимизировать графики наблюдений.Эти ранние внедрения ИИ в операциях привели к повышению эффективности и снижению нагрузки на операторов-человека.
2013	Epsilon JAXA – первая ракета-носитель с поддержкой ИИ: Японское агентство аэрокосмических исследований (JAXA) запустило ракету Epsilon, первый носитель с автономной системой проверки на основе искусственного интеллекта.Бортовой искусственный интеллект Epsilon выполнял автоматические проверки состояния и мониторинг во время обратного отсчета и полета, что сокращало потребность в больших командах наземного управления global.jaxa.jp global.jaxa.jp.Это нововведение сократило время подготовки к запуску с месяцев до всего нескольких дней, позволяя ракете тестировать собственные системы и требуя лишь небольшой команды в режиме «мобильного управления» global.jaxa.jp.Успех Эпсилон в 2013 году продемонстрировал, что искусственный интеллект может повысить надежность и одновременно значительно снизить затраты на запуск за счет автоматизации ранее трудоемких процессов global.jaxa.jp global.jaxa.jp.
2015	ИИ-наведение марсохода Curiosity: Марсоход Curiosity NASA, который приземлился в 2012 году, к 2015 году внедрил ИИ-систему (AEGIS), позволившую ему автономно выбирать каменные цели для лазерного инструмента ChemCam с помощью анализа изображений.Таким образом, Curiosity стал первым марсоходом, который использовал искусственный интеллект для принятия научного решения на борту (выбирая интересные объекты на основе формы/цвета) jpl.nasa.gov.Эта возможность предвосхитила более продвинутую автономную науку на Perseverance.
2018	CIMON – ИИ-помощник экипажа на МКС: Crew Interactive MObile CompanioN (CIMON), созданный Airbus и IBM для DLR, стал первым помощником астронавта с искусственным интеллектом.Этот сферический робот, запущенный на Международную космическую станцию в 2018 году, использовал искусственный интеллект IBM Watson для распознавания голоса и ведения диалога airbus.com.CIMON мог плавать в условиях микрогравитации, реагировать на голосовые команды, отображать информацию на своем «лице»-экране и даже вести светскую беседу.Он успешно завершил первые испытания с астронавтом Александром Герстом, продемонстрировав сотрудничество человека и искусственного интеллекта в космосе airbus.com airbus.com.CIMON ознаменовал интеграцию искусственного интеллекта в пилотируемые космические полеты для операционной поддержки и показал потенциал виртуальных помощников в помощи астронавтам.
2020	ESA Φ-sat-1 – Первый бортовой AI-процессор на орбите Земли: Европейское космическое агентство запустило Φ-sat-1 (PhiSat-1), экспериментальный CubeSat, который первым нес на себе выделенный AI-чип (Intel Movidius Myriad 2) на спутнике наблюдения Земли esa.int.ИИ спутника Φ-sat-1 был нацелен на фильтрацию снимков, покрытых облаками, непосредственно на борту — по сути, проводя первичную сортировку изображений в космосе, чтобы на Землю передавались только полезные данные esa.int.Запущенный в 2020 году, он доказал, что даже малые спутники могут выполнять обработку данных с помощью искусственного интеллекта на орбите, проложив путь для более амбициозных последователей, таких как Φ-sat-2.
2021	Perseverance и передовые технологии искусственного интеллекта для роверов: ровер Perseverance NASA (приземлился в феврале 2021 года) привнес на Марс самую передовую на сегодняшний день автономию.Его навигационный ИИ AutoNav позволял ему двигаться со скоростью до 5 раз быстрее, чем Curiosity, обрабатывая изображения в реальном времени для избегания препятствий nasa.gov nasa.gov.Perseverance также оснащён ИИ для науки: например, ИИ «адаптивного отбора проб» для его инструмента PIXL позволяет ему самостоятельно определять интересные особенности пород для анализа без руководства с Земли jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.В 2021 году также наблюдалось увеличение использования искусственного интеллекта на практике для управления растущим количеством спутников и космических данных (например,СШАКосмические силы внедряют искусственный интеллект для обеспечения осведомлённости о космическом пространстве).
2024	Φ-sat-2 и далее: Φ-sat-2 ЕКА (запуск в 2024 году) — это полностью ориентированная на искусственный интеллект спутниковая миссия, несущая на борту шесть ИИ-приложений для задач от обнаружения облаков до отслеживания кораблей esa.int.Это представляет собой новейшие достижения в развертывании ИИ на орбите и даже позволяет загружать новые модели ИИ после запуска esa.int.Примерно в то же время программа DARPA Blackjack развертывает экспериментальные малые спутники, каждый из которых оснащён AI-узлом Pit Boss для автономного управления полезной нагрузкой военных миссий и сетевыми операциями в распределённой группировке militaryembedded.com.Эти события свидетельствуют о том, что ИИ переходит от экспериментального этапа к операционному в космических системах, и агентства и компании планируют использовать ИИ в качестве основной части будущих миссий.

Эта временная шкала показывает явную тенденцию: то, что начиналось как отдельные эксперименты (например, Remote Agent), к 2020-м привело к широкому внедрению ИИ в космические аппараты.

Каждый достигнутый этап укреплял уверенность в том, что ИИ может надежно функционировать в условиях космоса.Сегодня почти все современные космические миссии используют искусственный интеллект или системы автономного управления, и инвестиции в космический ИИ ускоряются по всему миру.

Историческая эволюция ИИ в космических технологиях

Использование искусственного интеллекта в космических системах прошло путь от экспериментальных начинаний до ключевого компонента многих миссий. К важнейшим вехам относятся:

Текущее состояние ИИ в космических системах

Государственные программы и программы агентств: Национальные космические агентства активно внедряют искусственный интеллект во все направления своей деятельности: научные исследования, освоение космоса и работу со спутниками. NASA использует ИИ для автономии марсоходов, анализа данных планетарной науки, наблюдения Земли и управления миссиями. Например, Лаборатория перспективных разработок NASA (FDL) — это государственно-частное партнёрство, применяющее ИИ для решения таких задач, как прогнозирование солнечных бурь (разработка модели DAGGER) nasa.gov, картографирование лунных ресурсов и мониторинг здоровья астронавтов. В рамках предстоящей программы Artemis NASA тестирует ИИ-ассистентов (голосовой агент Callisto, облетевший Луну) и рассматривает использование ИИ для автономных систем на Лунном Гейтуэе. ESA также делает искусственный интеллект краеугольным камнем своей стратегии – помимо миссий Φ-sat, лаборатория ESA ɸ-lab разрабатывает ИИ-решения для наблюдения Земли и навигации, а проекты вроде Автоматизированного избегания столкновений разрабатываются для повышения безопасности в космосе esa.int esa.int. Европейское космическое агентство также применяет ИИ на земле для управления сложным расписанием работы спутниковых инструментов и обработки огромного объёма данных с обсерваторий. Другие агентства: JAXA продемонстрировало применение ИИ в ракетах-носителях и ведёт разработки по использованию искусственного интеллекта для исследовательских аппаратов (например, для изучения астероидов), Роскосмос и CNSA (Китай) также, по сообщениям, инвестируют в бортовую автономию и используют ИИ для анализа изображений и поддержки пилотируемых полётов (марсоход Китая 2021 года уже обладает автономной навигацией, а также Китай рассматривает ИИ-управление мегасозвездиями спутников). Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA), как отмечалось ранее, уже использует ИИ для контроля состояния спутников и внедряет ИИ для повышения точности погодных прогнозов с помощью спутниковых данных nextgov.com. В целом, государственные космические программы считают ИИ необходимым для максимизации научной отдачи от миссий и управления всё более сложными операциями.

Военные и оборона: Сообщество обороны и национальной безопасности активно инвестирует в ИИ для освоения космоса, что обусловлено необходимостью более быстрого принятия решений в условиях конкурентной борьбы и перенасыщенности данными boozallen.com boozallen.com.

СШАУ Министерства обороны есть несколько программ: например, проект Blackjack DARPA направлен на развертывание прототипа сети низкоорбитальных малых спутников, каждый из которых оснащён ИИ-узлом Pit Boss для автономной координации сети и обмена тактическими данными militaryembedded.com.Идея заключается в том, что группа военных спутников может обнаруживать цели (такие как мобильные ракетные установки или корабли) с помощью бортовых датчиков и совместно принимать решение о том, какому спутнику лучше всего наблюдать или отслеживать цель, после чего автоматически направлять этот спутник на сбор данных и передачу информации – все это без централизованного контроллера militaryembedded.com boozallen.com.Такой автономный «от датчика к стрелку» процесс существенно сокращает время реагирования.СШАКосмические войска также внедряют ИИ для осведомленности о космическом пространстве – отслеживания объектов и потенциальных угроз на орбите.Учитывая тысячи наблюдений в день, Космические войска используют ИИ/МО для автоматизации идентификации новых спутников или манёвров.Эксперты отмечают, что искусственный интеллект необходим для того, чтобы справляться с «огромным потоком данных космического трафика» и быстро отличать обычные события от аномалий или враждебных действий airandspaceforces.com airandspaceforces.com.Союзные оборонные организации (например,в Европе) также исследуют использование ИИ для спутникового наблюдения, предупреждения о ракетных запусках (ИИ для фильтрации данных датчиков от ложных срабатываний) и кибербезопасности космических активов.В наземном сегменте ИИ помогает планированию миссий для оборонных спутников, аналогично коммерческим применениям, но с упором на устойчивость (ИИ для автономной перенастройки сетей в случае глушения или атаки спутников).Разведывательные агентства используют ИИ для анализа спутниковых изображений и сигналов в масштабах, как отмечено использованием ИИ в NGA для анализа изображений fedgovtoday.com.В итоге, военные космические системы внедряют ИИ ради увеличения скорости и эффективности — будь то подразделение армии, получающее спутниковую информацию быстрее благодаря изображениям, отобранным ИИ, или автономный кластер спутников, перенаправляющий коммуникации после потери узла.Эти возможности рассматриваются как множители силы.Однако существует и осторожность: представители обороны подчеркивают важность «доверенного ИИ» – алгоритмы должны быть объяснимыми и надежными, чтобы командиры доверяли их результатам fedgovtoday.com boozallen.com.В настоящее время продолжаются усилия по проверке и валидации ИИ-систем для критических космических миссий.

Коммерческий сектор: Частные космические компании и стартапы с энтузиазмом внедряют ИИ, чтобы получить конкурентные преимущества в стоимости и возможностях. Например, SpaceX активно использует автоматизацию и сложные алгоритмы (хотя они не всегда явно называются «ИИ») – их ракеты Falcon 9 садятся самостоятельно с помощью компьютерного зрения и слияния данных с датчиков, а космический корабль Crew Dragon выполняет полностью автономные стыковки с МКС, используя навигацию на основе ИИ и LIDAR-сканирование space.com. Сообщается, что спутники Starlink от SpaceX оснащены автономной системой уклонения от столкновений, которая с помощью данных отслеживания избегает космического мусора и других спутников без участия человека – это необходимость для мега-группировки из более чем 4 000 спутников. Компании, занимающиеся наблюдением Земли, такие как Planet Labs, буквально строят свой бизнес на ИИ: Planet эксплуатирует около 200 наноспутников дистанционного зондирования и использует машинное обучение в облаке для анализа ежедневных потоков изображений (выявление изменений, объектов и аномалий) для клиентов fedgovtoday.com. Maxar Technologies и BlackSky аналогично используют ИИ для своих аналитических сервисов (например, распознавание военной техники или последствий природных катастроф по изображениям). В производстве стартапы, такие как Relativity Space, применяют 3D-принтеры на базе ИИ и обратную связь на основе машинного обучения для оптимизации производства ракет nstxl.org – их фабричный ИИ учится на каждом печатном изделии для повышения качества и скорости. Операторы спутников внедряют ИИ для оптимизации сетей; например, компании, управляющие крупными спутниковыми группировками связи, используют ИИ-планирование для динамического маршрутизирования трафика и распределения спектра. Cognitive Space, упомянутая ранее, предлагает свою ИИ-платформу как коммерческим операторам созвездий, так и государству. Даже традиционные аэрокосмические гиганты имеют свои ИИ-инициативы: Lockheed Martin создала «Фабрику ИИ» для обучения нейросетей на сложных симуляциях и запускала экспериментальные миссии SmartSat на базе ИИ (одна из них использовала модуль искусственного интеллекта NVIDIA Jetson для обработки изображений на борту) developer.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus и Thales Alenia интегрируют ИИ в свои спутники нового поколения и сотрудничают с ИИ-компаниями (например, Airbus с IBM над CIMON, Thales с фирмами в области гиперспектральной аналитики изображений). Коммерческий тренд очевиден – ИИ рассматривается как ключ к автоматизации операций (для снижения потребности в персонале), повышения эффективности систем и создания новых дата-сервисов. Это охватывает запуск (автономные ракеты), спутники (бортовая обработка), а также последующую аналитику (превращение космических данных в инсайты с помощью ИИ).

Технологические основы, позволяющие использовать ИИ в космосе

Бортовые вычисления «на границе» (Edge Computing): Одним из ключевых изменений стало совершенствование вычислительного оборудования, пригодного для использования в космосе, что позволяет запускать сложные модели ИИ непосредственно на борту космического аппарата.Традиционно процессоры спутников были на порядки медленнее, чем потребительская электроника (из-за радиационной стойкости), что ограничивало обработку данных на борту.Сегодня, однако, появляются радиационно-устойчивые ускорители ИИ.Миссии Φ-sat ESA использовали Movidius Myriad 2 VPU – по сути, небольшой ускоритель нейронных сетей – для выполнения инференса на изображениях на орбите.Аналогично, экспериментальная платформа Lockheed Martin SmartSat включает компьютеры на базе GPU NVIDIA Jetson на малых спутниках developer.nvidia.com developer.nvidia.com.В 2020 году Lockheed и USC запустили CubeSat с Jetson для тестирования приложений ИИ, таких как сверхразрешение изображений и обработка изображений в реальном времени в космосе developer.nvidia.com developer.nvidia.com.Jetson обеспечил более 0,5 ТФЛОПС вычислительной мощности, что стало огромным скачком для кубсата, позволяя выполнять улучшение изображений на лету (их приложение SuperRes AI), а также загружать новое ПО машинного обучения после запуска developer.nvidia.com developer.nvidia.com.Еще один пример — Pit Boss от DARPA, по сути, вычислительный узел-суперкомпьютер, построенный компанией SEAKR Engineering, который будет установлен на спутниках Blackjack для выполнения распределённой обработки ИИ и слияния данных между элементами созвездия militaryembedded.com.Для поддержки этих достижений разрабатываются процессоры следующего поколения для космоса: будущий чип NASA High-Performance Spaceflight Computing (HPSC) (построенный на 12 ядрах RISC-V) обеспечит вычислительную производительность, превосходящую современные радиационно-стойкие процессоры в 100 раз, и будет специально поддерживать рабочие нагрузки ИИ/МО с помощью векторных ускорителей sifive.com nasa.gov.Ожидается, что HPSC дебютирует в конце этого десятилетия и позволит миссиям 2030-х годов выполнять сложные алгоритмы обработки изображений и обучения на борту, соблюдая строгие требования к энергопотреблению и надежности nasa.gov nasa.gov.В заключение, значительный прогресс в области космических вычислений — от ускорителей искусственного интеллекта в малых спутниках до многоядерных радиационно-стойких процессоров — закладывает аппаратную основу для автономных космических аппаратов, насыщенных ИИ.
Достижение возможностей искусственного интеллекта в космосе требует преодоления уникальных технических задач. Ключевыми факторами являются:
Бортовые программные фреймворки и нейронные сети: Прогресс в программном обеспечении столь же важен. Инженеры разрабатывают легковесные модели ИИ и оптимизированный код, который может работать в условиях ограниченной памяти и производительности космических аппаратов. Для внедрения нейронных сетей в космосе применяются такие методы, как сжатие моделей, квантизация и ускорение на FPGA. Например, система обнаружения облачности на Φ-sat-1 была реализована в виде сжатой сверточной сети, которая в реальном времени выявляла облака по мультиспектральным данным, а следующий спутник, Φ-sat-2, поддерживает пользовательские AI-приложения, которые можно загружать и запускать на орбите через гибкий драйвер полезной нагрузки с программно-определяемым компьютером esa.int esa.int. Это фактически создает парадигму магазина приложений в космосе – спутники можно перенастраивать на новые ИИ-функции после запуска. Кроме того, архитектуры программного обеспечения для автономии (впервые внедренные Remote Agent и другими) становятся все более стандартными. Среди них – исполнительные системы, которые могут передавать планы подсистемам и работать с нештатными ситуациями, а также модели рассуждения на основе моделей для диагностики неисправностей. Сочетание современного программного обеспечения и производительного оборудования позволяет новейшим спутникам полностью размещать AI/ML-конвейеры на борту: от сбора данных с датчиков → к предварительной обработке → к инференсу (например, обнаружению объектов на изображениях) → к принятию решений (например, требуется ли пересылка данных на Землю или проведение новой съемки). Некоторые спутники даже содержат несколько моделей ИИ под разные задачи (на Φ-sat-2 одновременно работает шесть моделей esa.int). Важным фактором здесь является концепция edge AI — проектирование алгоритмов для работы в ограниченных по ресурсам и иногда прерывающихся вычислительных средах с высокой степенью надежности. Это также включает тщательное тестирование на ошибки, вызванные радиацией, и встроенные аварийные режимы, чтобы при сбое искусственный интеллект не поставил космический аппарат под угрозу.
ИИ для наземного сегмента и интеграция с облаком: Не весь космический ИИ должен находиться на борту космического аппарата – еще одна важная тенденция заключается в интеграции облачных вычислений и ИИ в наземных станциях и центрах управления миссиями. Операторы используют облачные платформы для обработки телеметрии и изображений со спутников с помощью искусственного интеллекта в реальном времени по мере их поступления, а также для более интеллектуального управления спутниками. Например, Amazon Web Services (AWS) и Microsoft Azure предлагают услуги “наземная станция как сервис”, позволяющие спутниковым данным поступать напрямую в облачные дата-центры, где модели ИИ анализируют их в течение нескольких секунд после получения. В одном из кейсов AWS представлен Cloud Mission Operations Center (CMOC), где подсистемы планирования миссии, динамики полета и анализа данных реализованы как микросервисы в облаке aws.amazon.com aws.amazon.com. В такой архитектуре ИИ может использоваться для обнаружения аномалий в телеметрии (используя ML-модели AWS SageMaker для выявления аномальных телеметрических данных) и для оптимизации группировки спутников (Cognitive Space CNTIENT.AI на AWS автоматизирует планирование миссий спутников) aws.amazon.com aws.amazon.com. Облако предоставляет практически неограниченные вычислительные ресурсы для обучения моделей на исторических космических данных и запуска ресурсоемкого анализа (например, обработки изображений радиолокации с синтезированной апертурой или обработки тысяч предупреждений о сближении объектов). Кроме того, оно обеспечивает глобальную масштабируемость – центры, управляемые ИИ, могут расти вместе с увеличением группировки спутников без пропорционального увеличения физической инфраструктуры aws.amazon.com aws.amazon.com. Тесная интеграция спутников с облачными системами, оснащенными ИИ, – ключевой элемент современной экосистемы ИИ для космоса. Это обеспечивает форму гибридного интеллекта: базовые решения и сокращение данных происходят на борту спутника, а более глубокая аналитика и стратегические решения – на Земле с помощью больших данных и искусственного интеллекта, между которыми налажена обратная связь.
Специализированные алгоритмы ИИ для космоса: В основе этих систем лежат алгоритмы, специально адаптированные для космических приложений. Например, алгоритмы зрительной навигации используют нейронные сети для оптической навигации (определение ориентира или звёзд для позиционирования/ориентации). Обучение с подкреплением исследуется для управления космическими аппаратами – например, для систем управления ориентацией, которые учатся выдавать оптимальные команды момента, чтобы минимизировать расход топлива, или для RL-политик, которые обучаются выполнять орбитальное сближение и стыковку. Примером такого подхода является ART – ИИ для стыковки, разработанный командой Стэнфорда, где подход на основе обучения (нейросеть-трансформер) заменяет грубые расчёты траекторий space.com. Другое направление — обнаружение аномалий: такие методы, как одно-классовые SVM или автоэнкодеры, применяются к телеметрическим данным для выявления выбросов, сигнализирующих о неисправностях, как это реализовано в GOES AIMS и аналогичных системах asrcfederal.com asrcfederal.com. Даже обработка естественного языка находит применение в космических операциях: диспетчерские центры миссий тестируют ИИ-ассистентов, которые могут распознавать процедурные документы или голосовые команды (например, разговорный ассистент для космонавтов, способный проводить диагностику с использованием инструкций). Наконец, достижения в области квантовых вычислений обещают резко ускорить определённые космические вычисления ИИ (об этом подробнее в будущем разделе): например, квантовые алгоритмы могут решать сложные задачи орбитальной оптимизации или шифровать связи так, как классический ИИ не сможет быстро «взломать» nstxl.org. Все эти разработки в алгоритмах и вычислительных техниках составляют основу, делающую практическое применение ИИ в космосе возможным.

Φsat-2 Европейского космического агентства (ESA), запущенный в 2024 году, стал одним из первых спутников, специально созданных для использования ИИ на борту. Размером всего 22×10×33 см, этот CubeSat оснащён мощным ИИ-сопроцессором, который анализирует изображения на орбите — выполняя задачи, такие как обнаружение облаков, генерация карт, самостоятельное выявление кораблей и лесных пожаров до передачи данных на Землю esa.int. Благодаря обработке данных на месте, Φsat-2 может передавать на Землю только полезную, предварительно проанализированную информацию, что значительно снижает потребность в пропускной способности и обеспечивает оперативное получение данных из космоса. Эта миссия демонстрирует технологическую синергию миниатюризированного оборудования и усовершенствованного программного обеспечения ИИ в крошечном спутнике.

Преимущества внедрения ИИ в космосе

Интеграция ИИ в космические системы даёт многочисленные преимущества:

Улучшенная автономия и принятие решений в реальном времени: Искусственный интеллект позволяет космическим аппаратам принимать мгновенные решения на борту без ожидания инструкций с Земли. Это критически важно для дальних миссий (таких как марсоходы или аппараты в глубокий космос), где задержки в коммуникации могут составлять от нескольких минут до часов. Благодаря локальным действиям ИИ обеспечивает быстрый отклик на изменяющиеся события – например, ровер может остановиться, чтобы избежать опасности, как только его камеры ее обнаружат, или спутник может уклониться от обломков всего за несколько секунд до столкновения. По сути, ИИ придает миссиям такой уровень самостоятельности, что они могут продолжаться безопасно и эффективно даже при отсутствии связи. Это также снижает потребность в постоянном наблюдении человека. Например, демонстрация Remote Agent показала, что ИИ способен самостоятельно устранять неполадки космического аппарата в реальном времени jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov. Совсем недавно эксперимент Sentinel-2 по обнаружению лесных пожаров продемонстрировал, что выявление опасностей (таких как возгорания или нелегственное судоходство) непосредственно на борту обеспечивает почти мгновенное оповещение спасателей, по сравнению с задержками в несколько часов или дней при обработке данных только на Земле sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. В целом, автономный ИИ «на месте» может значительно ускорить выполнение миссий и увеличить научную отдачу.

Эффективность обработки данных: Современные космические аппараты собирают гораздо больше данных, чем могут передать на Землю из-за ограниченной пропускной способности. ИИ предлагает решение, фильтруя, сжимая и приоритизируя данные прямо на источнике. Спутники могут использовать алгоритмы компьютерного зрения, чтобы выбирать наиболее интересные изображения или интеллектуально сжимать данные (как это делает Φsat-2 с помощью встроенного сжатия изображений esa.int), передавая насыщенную информацией информацию и отбрасывая дублирующиеся или скрытые изображения. Эта сортировка данных максимизирует ценность каждой минуты передачи. Например, ИИ Φsat-1 отбрасывал пиксели с облачностью, благодаря чему 30% больше полезных изображений доходило до аналитиков вместо пустых облаков esa.int. Точно так же ИИ может объединять данные с различных сенсоров на борту с целью уменьшения объёма – например, синтезировать отчёт о событии высокого уровня на основе нескольких измерений вместо передачи всей необработанной информации. Эта эффективность крайне важна для миссий, таких как группировки спутников дистанционного зондирования Земли, где непрерывная съёмка могла бы перегрузить наземные станции без фильтрации «на лету». На Земле ИИ также помогает справляться с потоком данных: модели машинного обучения просеивают терабайты изображений или телеметрии в поисках аномалий или интересующих целей, существенно сокращая объём ручной работы и гарантируя, что важная информация не будет упущена. По сути, ИИ выступает в роли интеллектуального управляющего данными, помогая нам получать больше информации при ограниченных возможностях передачи.

Расширенные возможности управления миссией и масштабируемость: Автоматизация с помощью ИИ позволяет управлять гораздо более сложными операциями, чем это было бы возможно вручную. Одна система управления на базе ИИ может координировать работу десятков космических аппаратов, планировать тысячи наблюдений или быстро перепланировать задачи в ответ на изменения — задачи, которые бы перегрузили операторов по масштабу и скорости. Это становится всё более важным по мере развертывания мегасозвездий и выполнения многокомпонентных миссий. Планирование и оптимизация ресурсов на основе ИИ также могут значительно повысить эффективность использования ресурсов (датчиков спутников, времени антенн, топлива), находя оптимальные решения, которые человек мог бы упустить. Например, планировщик на базе ИИ может увеличить эффективность работы группировки спутников для съёмки, не допуская дублирования покрытия и оперативно переназначая спутники на срочные задачи (например, внезапные стихийные бедствия) в течение нескольких минут. ИИ также не устаёт и может вести мониторинг систем круглосуточно без снижения внимания, сразу отмечая проблемы. В результате повышается надёжность — ИИ может обнаруживать и корректировать мелкие отклонения до их перерастания в серьёзные сбои. В программе GOES-R отмечают, что мониторинг с помощью ИИ продлил срок службы спутников, предотвращая отказы asrcfederal.com asrcfederal.com. С точки зрения стоимости, ИИ и автоматизация снижают трудозатраты: агентства могут управлять большим количеством спутников без необходимости экспоненциального увеличения штата операторов. Компания SpaceX продемонстрировала это, запуская флот ракет Falcon 9 с автономной посадкой — что устраняет необходимость (и риски) пилотируемых операций по их возвращению, а также управляет тысячами спутников Starlink относительно небольшой командой, отчасти благодаря автономным системам. В итоге ИИ делает космические операции более масштабируемыми, эффективными и устойчивыми, что, в свою очередь, снижает затраты и расширяет амбиции возможных миссий.

Новые возможности и услуги: Искусственный интеллект не просто улучшает существующие процессы — он также открывает совершенно новые концепции миссий. Некоторые вещи раньше были просто невозможны без ИИ. Например, адаптивные научные инструменты (такие как PIXL марсохода Perseverance, использующий ИИ для выбора, какие особенности породы анализировать jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov) могут проводить исследования, которые были бы непрактичны при постоянном управлении с Земли. Рой спутников может координировать наблюдения (например, для интерферометрии синтетической апертуры радара или многопозиционной съемки) с помощью кооперации ИИ, достигая сложных измерений в группах. ИИ может позволить создавать «мыслящие» космические аппараты, которые динамически перенастраиваются — будущие спутники смогут автоматически перераспределять энергию или менять режимы датчиков с помощью ИИ, чтобы достигнуть целей миссии в изменяющихся условиях. На земной орбите сервисы геопространственной аналитики, управляемые ИИ, уже стали самостоятельной услугой: компании продают оповещения вроде «появилось новое здание по этим координатам» или «состояние урожая в этом регионе ухудшается» — эти сообщения генерируются ИИ на основе анализа спутниковых данных. Такой сервис с почти реальным временем получения инсайтов о Земле в глобальном масштабе был невозможен без ИИ. В исследовании космоса ИИ может позволить совершенно новые режимы исследования, например, роверы или дроны, которые могут самостоятельно разведать территорию впереди основной миссии, или спускаемые аппараты, которые сами ищут биосигнатуры и принимают решения о сборе образцов — выполняя науку на месте теми способами, которые сейчас зависят от ученых на Земле. Даже пилотируемые миссии могут извлекать пользу, так как ИИ-ассистенты помогают экипажам с диагностикой, переводами или трудоемкими расчетами, фактически расширяя возможности небольшого экипажа. В конечном итоге ИИ расширяет функционал космических систем, позволяя миссиям становиться более амбициозными и адаптивными, чем когда-либо.

Проблемы внедрения ИИ в космосе

Несмотря на значительные преимущества, использование ИИ в космической среде сопряжено с серьезными трудностями и ограничениями:

Ограничения по вычислениям (энергия, обработка, память): Космические аппараты имеют ограниченные энергетические ресурсы и, как правило, скромное вычислительное оборудование по сравнению с наземными вычислительными системами. Высокопроизводительные процессоры также выделяют тепло, которое необходимо рассеивать в вакууме. Запуск алгоритмов ИИ (особенно глубоких нейронных сетей) требует значительных вычислительных ресурсов и большого расхода энергии. Задача заключается в том, чтобы либо разрабатывать ИИ, достаточно «лёгкий» по требованиям, либо обеспечить больший объём вычислительных мощностей на борту, не превышая ограничения по размеру/весу/энергопотреблению. Некоторый прогресс был достигнут (как обсуждалось в контексте новых процессоров), но процессоры космических аппаратов всё ещё сильно уступают передовым серверным решениям. Инженерам приходится тщательно балансировать нагрузку от ИИ и энергопотребление – например, система ИИ для обработки изображений может работать только тогда, когда аппарат освещён солнцем и черпает энергию от солнечных панелей, а при входе в тень переходить в спящий режим. В эксперименте Sentinel-2 по внедрению ИИ на борту отмечалось, что воспроизведение наземной обработки на орбите является «вычислительно затратным и сложно реализуется с ограниченными бортовыми ресурсами» sentinels.copernicus.eu. Команда была вынуждена разрабатывать энергоэффективные алгоритмы и даже собственную низколатентную технологию совмещения данных, чтобы обеспечить работоспособность sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. Это подчёркивает, что в космосе важен каждый такт процессора и каждый ватт энергии. Кроме того, объём памяти ограничен — ИИ-модели, которые на Земле занимают сотни мегабайт, должны быть урезаны или подвергнуты квантизации до нескольких мегабайт, чтобы поместиться в память аппарата. В итоге космическая среда вынуждает инженеров ИИ оптимизировать алгоритмы для сверхвысокой эффективности, и далеко не каждый алгоритм ИИ можно развернуть без серьёзного упрощения.
Радиация и надежность: Космос — это суровая радиационная среда, особенно за пределами низкой околоземной орбиты. Частицы высокой энергии могут вызывать сбои в битах или повреждения в электронных схемах — это явление называется одиночными событиями (single event upsets). Это проблематично для вычислений искусственного интеллекта, поскольку изменившийся бит в весе нейронной сети или регистре процессора может привести к неверным решениям или даже сбоям системы. Радиоустойчивые процессоры уменьшают эту угрозу с помощью специальной конструкции (например, коррекция ошибок памяти, избыточные схемы), но полностью устранить проблему не могут и часто отстают по производительности. Поэтому обеспечение отказоустойчивости ИИ-систем — серьезная задача. Разработчики должны внедрять методы обнаружения ошибок (например, проверка разумности выходных данных) и аварийные механизмы — например, если вывод ИИ выглядит странно или модель перестает отвечать, космический аппарат должен автоматически перейти в безопасный режим или переключиться на более простые законы управления. Сами алгоритмы ИИ могут нуждаться в избыточности; исследователи изучают ансамблевые модели или логику большинства голосов, чтобы один сбой бита не привел к катастрофическим последствиям. Тестирование ИИ-программного обеспечения под воздействием радиации (например, с помощью пучков частиц высокой энергии в лаборатории) стало важной частью валидации. Это ограничение распространяется и на аппаратные ускорители: многие коммерческие акселераторы ИИ (GPU, TPU) неустойчивы к радиации. Такие проекты, как эксперимент NASA PULSAR, испытывают коммерческие аппаратные решения для ИИ на низких орбитах, но для любой миссии в дальний космос, вероятно, понадобятся специализированные чипы. В целом, балансировка вычислительных потребностей ИИ с необходимостью надежной, радиационно-стойкой работы — ключевое техническое препятствие для космического ИИ.
Проверка и доверие: Системы ИИ, особенно основанные на машинном обучении, могут быть «черными ящиками» с непредсказуемым поведением в некоторых сценариях. Для космических миссий крайне важна высокая надёжность — вы не можете просто перезагрузить спутник или вмешаться в реальном времени, если на расстоянии в 100 миллионов километров он примет неверное решение. Поэтому любой автономный ИИ должен быть тщательнейшим образом проверен и подтвержден. Это сложно, потому что пространство состояний (все возможные ситуации) для задач вроде автономной навигации очень велико, а системы машинного обучения могут вести себя неожиданно вне обучающих данных. Всегда есть риск краевых случаев, вызывающих ошибки — например, ИИ для анализа изображений может принять необычные артефакты сенсоров за полезный сигнал и принять неверное решение. Завоевание доверия к решениям ИИ — еще один вызов; операторы справедливо насторожены перед передачей полного управления. Аэрокосмическое сообщество разрабатывает новые методы валидации ИИ, например, Монте-Карло моделирование тысяч случайных сценариев для статистической оценки безопасности или формальные методы проверки для более простых обучающихся контроллеров. Другой аспект — объяснимость: для ряда задач (например, оборона/разведка) пользователям нужно понять, почему ИИ рекомендовал тот или иной манёвр или выделил определенную цель fedgovtoday.com. Обеспечение того, чтобы ИИ мог пояснить свою логику (или хотя бы чтобы инженеры могли интерпретировать её постфактум), — активное направление исследований. Пока эти задачи проверки не решены, использование ИИ в критически важных ролях может быть ограничено или требовать присутствия человека в качестве резерва. Это не только техническая задача, но и организационная: требуется создание новых стандартов и сертификационных процессов для ИИ в космосе, аналогично тому, как сертифицируется бортовое программное обеспечение.
Ограничения на коммуникацию и обновление: После запуска космического аппарата обновление его программного обеспечения или моделей ИИ может быть затруднено, особенно для миссий за пределы орбиты Земли. В отличие от устройств на Земле, подключённых к интернету, космические аппараты имеют прерывистую связь с низкой пропускной способностью. Например, загрузка новой нейросети на марсоход может занять у сети глубокого космоса много часов ценного сеанса связи. Кроме того, если что-то пойдёт не так при обновлении, откатить его без риска для миссии практически невозможно. Это создаёт проблему поддержания ИИ в актуальном состоянии с новыми данными или методами. Прорывная модель машинного обучения, разработанная после запуска? Скорее всего, внедрить её будет невозможно, если только миссия специально не была спроектирована для гибкой загрузки обновлений (как планирует сделать Φsat-2, esa.int). Большинство миссий вынуждены полагаться на ИИ, с которым они были запущены, что требует изначально делать его максимально надёжным и точным. Кроме того, ограниченная связь означает, что если ИИ сталкивается с ситуацией вне своей обучающей выборки, он не всегда может сразу запросить помощь или дополнительные данные. Поэтому у планетарных роверов всё ещё серьёзный контроль с Земли — если ИИ ровера не уверен по поводу камня, данные отправляются учёным на Землю для анализа, чтобы избежать риска ошибочного решения. Со временем, улучшение инфраструктуры связи (например, лазерные ретрансляторы) и обучение на борту могут смягчить эту проблему, но пока она остаётся серьёзным ограничением.
Этические и вопросы безопасности: По мере того как ИИ берёт на себя всё больше решений в космосе, возникают вопросы об этических границах и механизмах защиты. Например, в оборонных сценариях, если ИИ определит спутник как враждебный и даже сможет предложить контрмеры, обязательно нужен жёсткий человеческий контроль, чтобы не допустить непреднамеренной эскалации — по сути, космический аналог дебатов об автономном оружии. В гражданских миссиях важно, чтобы ИИ всегда ставил безопасность космического аппарата на первое место; нельзя допускать, чтобы ради научной цели ИИ выводил систему за пределы безопасных режимов работы. Есть и риск предвзятости ИИ — если ИИ обучался на снимках Земли, а используется в новых условиях (например, другой климат или ландшафт), выдаваемые им результаты могут быть предвзятыми. В астрономии важно, чтобы алгоритмы ИИ (например, для поиска экзопланет или космических явлений) были полностью поняты и не привносили ненарочно искажения в открытия. Все эти задачи требуют чётко определять и отслеживать роль ИИ. Многие миссии применяют подход градуированной автономии — ИИ может принимать решения с низким риском самостоятельно, но всё, что затрагивает критические или потенциально опасные аспекты миссии, требует подтверждения с Земли или хотя бы возможности экстренного вмешательства.

В целом, внедрение ИИ в космосе — задача сложная. Необходима новейшая инженерия для создания систем, которые будут эффективными, надёжными и заслуживающими доверия для работы в условиях космоса. Обычно миссии начинают с осторожного применения ИИ (вспомогательные функции, рекомендации или полуавтоматические режимы) и только со временем наращивают степень автономии по мере роста доверия. Тем не менее, тенденция такова, что эти трудности будут постепенно преодолены за счёт новых технологий (например, радиационно-устойчивые ИИ-чипы) и методов (лучшая верификация, тестирование на орбите).

Будущие тенденции и направления исследований

В ближайшие годы роль ИИ в космических системах будет только углубляться. Ключевые тенденции и направления исследований включают:

Космические исследования на базе ИИ: Искусственный интеллект будет в центре миссий по исследованию космоса нового поколения. Ожидается, что будущие роботы-исследователи — будь то марсоходы, лунные роботы или зонды для глубокого космоса — будут обладать всё большей степенью автономии. Вертолёт Dragonfly от NASA (запуск к исследованию Титана намечен на 2030-е годы) будет нуждаться в ИИ для навигации по неизведанной местности и атмосфере Титана, фактически самостоятельно пилотируя себя вокруг спутника Сатурна к различным научным целям. Аналогично, будущие миссии на Марс (например, марсоходы для возврата образцов) вероятнее всего будут использовать ИИ для автономного сближения с контейнерами с образцами или для принятия решений о том, какие образцы собирать. По мере подготовки пилотируемых полётов на Марс, ИИ будет помогать экипажам в управлении обитаемыми модулями, навигации на поверхности и в проведении научного анализа в реальном времени (так как астронавты не могут быть экспертами во всём, ИИ-ассистент сможет идентифицировать геологические объекты или искать следы жизни в данных). Наука, управляемая ИИ — важная тема: вместо того чтобы просто собирать данные и отправлять их на Землю, космические аппараты всё чаще будут интерпретировать данные на борту и решать, что интересно. Исследователи используют термин «научная автономия» — космический аппарат знает, что искать, и может корректировать свою миссию ради новых открытий без длительных задержек для обмена информацией с Землёй nas.nasa.gov. Межпланетные миссии также будут использовать ИИ для управления неполадками в суровых условиях открытого космоса, где скорость восстановления может означать разницу между продолжением миссии и её утратой. Существует даже концепция ИИ-исследователей, которые смогли бы работать в условиях, слишком опасных для людей или обычных аппаратов — например, будущий криобот (робот, проникающий через лёд) для Европы с искусственным интеллектом мог бы самостоятельно искать микробную жизнь в подлёдных океанах, принимая на месте решения о том, какие образцы анализировать. В целом, ИИ рассматривается как ключ к исследованию более далеких и сложных объектов — чтобы проводить больше науки при меньшем прямом управлении. У космических агентств есть конкретные дорожные карты на этот счёт (например, стратегия NASA по исследованию космоса с помощью ИИ до 2040 года captechu.edu), в которых ИИ предвидится в роли «умного второго пилота» для людей-исследователей и в роли автономного агента — для роботов.
Автономные спутниковые созвездия и мегасозвездия: По мере того как количество активных спутников стремительно растет, управление этими группировками будет все больше зависеть от ИИ и автоматизации. Мы, скорее всего, увидим созвездия на базе ИИ, где спутники координируются через межспутниковые каналы связи и принимают коллективные решения. В коммуникационных созвездиях это может означать динамическую маршрутизацию данных по сети в зависимости от загруженности или автоматическую подстройку мощности и частот спутников для минимизации взаимных помех (космическое применение оптимизации сетей на основе ИИ). В группировках спутников ДЗЗ спутники могут обмениваться информацией о целях – если ИИ на одном спутнике обнаружит что-то (например, лесной пожар), он может оповестить другие спутники, чтобы они перенаправили свои задачи и сделали дополнительные наблюдения – и все это автономно. Созвездиям также потребуется автономно поддерживать свою орбитальную конфигурацию; ИИ может помочь в непрерывном групповом управлении полетом, удерживая спутники на точных относительных позициях (подобно тому, как предстоящая миссия ESA Proba-3 с двумя спутниками будет тестировать прецизионный групповой полет с возможным использованием ИИ). С мегасозвездиями на низкой околоземной орбите (десятки тысяч спутников, таких как Starlink, OneWeb, Kuiper от Amazon) задачи предотвращения столкновений и координации движения становятся колоссальными – здесь ИИ, вероятно, станет основой систем управления космическим движением, отслеживая каждый спутник и осуществляя маневры уклонения в глобально согласованном порядке, чтобы одна «уклоняющаяся» траектория не приводила к риску столкновения с другим аппаратом. Ожидается и развитие межспутникового ИИ: распределенных алгоритмов ИИ, работающих сразу на нескольких аппаратах для совместного решения задач (нечто вроде децентрализованной нейронной сети в космосе). Например, кластер спутников может коллективно обрабатывать изображение, когда каждый берет на себя часть задачи, или выполнять распределенный сбор данных, когда автономный ИИ на каждом спутнике выполняет часть общего расчета (например, построение 3D-структуры по множеству точек обзора). По сути, тенденция такова: мы переходим от отдельных «умных» спутников к умным роям спутников. Это меняет само представление о космических миссиях – вместо схемы «один спутник = одна миссия» появятся целые созвездия под управлением ИИ, реализующие задачи как единая система. Агентство перспективных исследовательских проектов обороны США (DARPA) и другие уже активно экспериментируют в этом направлении (например, система DARPA System-of-Systems для космоса). Для реализации этого потребуются надежные межспутниковые каналы связи и стандартизированные протоколы для обмена информацией и «мышления» между аппаратами. В результате повысится устойчивость (один спутник вышел из строя — другие компенсируют), появится глобальное покрытие и интеллектуальное оперативное переназначение задач, а также сократится потребность в участии человека при рутинном управлении группировками.
Сотрудничество человека и ИИ в космосе: В области пилотируемых космических полетов ожидается, что ИИ будет играть все большую роль в качестве помощника экипажа и партнера по миссии. Будущие космические корабли и модули (например, для базы Артемида на Луне или корабля для полета на Марс) скорее всего будут включать системы ИИ для управления жизнеобеспечением, оптимизации энергопотребления и теплового режима, а также для выявления аномалий системы — по сути, «автопилот» для жилого модуля, выполняющий рутинные или критические непрерывные задачи, чтобы астронавты могли сосредоточиться на исследованиях. Мы уже видели ранний намек на это с CIMON на МКС, а в будущем у нас могут появиться более сложные разговорные ИИ, которые смогут отвечать на вопросы астронавтов («Как починить этот фильтр воздуха?» с использованием инструкций) или даже предоставлять медицинские рекомендации, сверяясь с медицинской базой данных по симптомам. NASA работает над концепциями виртуальных помощников (эксперименты Analog-1 от ESA тестировали некоторые аспекты взаимодействия человека и робота, а Программа NASA по изучению человека рассматривает поддержку в стиле помощника для изоляции). К 2030-м годам у астронавтов могут появиться ИИ-компаньоны на дальних космических миссиях, которые будут отслеживать их когнитивное и эмоциональное состояние (помогая смягчить психологические трудности длительных экспедиций) и выполнять роль посредника с центром управления полетами — подытоживать сообщения или обрабатывать рутинные отчеты. Телеуправление — еще одна область, где астронавты могут использовать ИИ для дистанционного управления роверами или дронами на поверхности планеты (ИИ может обеспечивать автономную стабилизацию или избегание препятствий, облегчая работу астронавта). По сути, ИИ усиливает продуктивность и безопасность человека: если астронавт выполняет сложный ремонт, ИИ может следить, чтобы не был пропущен ни один шаг, регулировать параметры среды или даже манипулировать дополнительной роботизированной рукой синхронно с человеком. Такое сотрудничество часто называют «когнитивной автоматизацией» — ИИ берет на себя основную когнитивную нагрузку по выполнению процедур и устранению неисправностей под руководством человека. Конкретный пример на ближайшее будущее: NASA планирует использовать технологию голосового помощника Alexa (от Amazon), адаптированную для космоса, которая была продемонстрирована (в ограниченной версии) на корабле Orion во время миссии Artemis I. В будущих версиях ИИ может взаимодействовать с системами корабля — астронавт сможет сказать: «Компьютер, проверь статус наших солнечных панелей», и ИИ соберет телеметрию и сообщит ответ. Конечная цель — сделать пилотируемые миссии более автономными от Земли, что обязательно по мере продвижения дальше (когда из-за задержки сигнала и возможных перебоев в связи экипажи должны быть самодостаточны). Системы ИИ, предназначенные для работы с людьми, пройдут тщательное тестирование и валидацию, но достижения в области потребительских ИИ-ассистентов и робототехники постепенно интегрируются в космические технологии.
ИИ для межпланетных и дальних космических миссий: По мере того как миссии уходят дальше (Марс, астероиды, внешние планеты и далее), ИИ становится не просто полезным, а зачастую необходимым. Одна из главных причин — задержка связи: до Марса задержка между отправкой и получением сигнала составляет 4–20 минут, а до Юпитера — более 30 минут. Управлять космическим аппаратом у Юпитера или Сатурна с Земли невозможно. Поэтому будущие глубококосмические аппараты будут нуждаться в ИИ для навигации (оптическая навигация с помощью спутников/звёзд, предотвращение столкновений в реальном времени для спускаемых аппаратов), для научной автономии (выбор, какие образцы собрать на комете, например, или решение, как скорректировать орбиту для лучшего наблюдения чего-то интересного), а также для управления неисправностями на борту (потому что ожидание ответа от Земли в течение часа может привести к потере миссии). В проектах, подобных предложенному NASA Europa Lander, рассматривались системы на базе ИИ для выбора цели — посадка возле интересных объектов, после чего ИИ аппарата самостоятельно решает, какие образцы льда плавить и анализировать на наличие биосигнатур, исходя из показаний датчиков. Кроме того, автономные роевые системы небольших зондов могут исследовать такие среды, как кольца Сатурна или марсианские пещеры; управление этими роями далеко от Земли потребует локального управления на базе ИИ. Само планирование расписания сети дальней космической связи может осуществляться с помощью ИИ для оптимального распределения времени связи между многочисленными далёкими миссиями, особенно по мере увеличения числа межпланетных аппаратов. Ещё одна перспективная идея — научный вывод на борту: представьте телескоп вроде JWST или будущую космическую обсерваторию, использующую ИИ для определения в реальном времени, зафиксировано ли в данных кратковременное событие (например, вспышка сверхновой или гамма-всплеск), и затем автономно перенаправляющую или корректирующую наблюдение для его фиксации — то есть выполняющую открытие и последующее наблюдение прямо на борту. Это может значительно повысить научную отдачу за счёт более быстрой реакции по сравнению с операциями с участием человека, особенно для быстропротекающих событий. Также, скорее всего, мы увидим применение ИИ при планировании траекторий для сложных маршрутов с множественными гравитационными манёврами или для удержания станции у неустойчивых точек орбиты (как, например, у орбиты Gateway вокруг Луны) — задач, где пространство поиска решений огромно, и оптимизация с помощью ИИ может быть наиболее эффективной. В итоге, чем дальше и дольше длятся миссии, тем больше они должны полагаться на интеллектуальные системы на борту, что делает освоение глубокого космоса и развитие ИИ неразрывно связанными.
ИИ в спутниковых созвездиях и мега-созвездиях: (Рассмотрено выше в разделе о автономных созвездиях, но здесь подробнее о мега-созвездиях.) При наличии десятков тысяч спутников для обеспечения непрерывного глобального широкополосного доступа в интернет (Starlink и др.) ручное управление становится невозможным. Будущие мега-созвездия, скорее всего, будут использовать высокий уровень как централизованного, так и распределенного ИИ. Централизованный ИИ (на наземных серверах) будет анализировать общее состояние сети и выдавать высокоуровневые команды (например, перемещать спутники между орбитальными плоскостями для снятия перегрузки или оптимизировать переключение между наземными станциями на основе прогнозируемого пользовательского спроса). Распределенный ИИ (на борту спутников) позволит им на месте договариваться об использовании спектра и совместно осуществлять избежание столкновений. Федеративное обучение — это концепция, которая может быть применена: спутники могут локально обучать небольшие модели на орбитальных данных и передавать полученные инсайты в центральную систему без необходимости хранения полного набора данных на каждом аппарате, что позволяет коллективно улучшать, например, реакцию на космическую погоду или стратегии компенсации атмосферного сопротивления. Также развивается идея «умных полезных нагрузок»: например, в созвездиях для наблюдения земли, когда данные с камер каждого спутника анализируются ИИ прямо на орбите, чтобы передавать только действительно важные события. С увеличением количества спутников-наблюдателей это станет критически важно для предотвращения перегрузки аналитиков на Земле избыточными снимками. Компании уже исследуют использование ИИ на «периферии» созвездия именно по этой причине (например, Satellogic и другие обсуждают предпроцессинг изображений на орбите). В коммуникационных созвездиях ИИ может управлять лазерными межспутниковыми каналами — динамически перенастраивая топологию сети для обхода сбоев или минимизации задержки в конкретном регионе в часы пиковой нагрузки. По сути, мега-созвездия будут функционировать как гигантские распределенные машины, а ИИ станет операционной системой, управляющей ими. Также появляется важное направление координации космического движения между разными созвездиями — возможно, нейтральные ИИ-системы будут выступать посредниками между, например, Starlink и созвездиями других компаний, чтобы избежать взаимных помех и безопасно делить орбитальные слоты. Регуляторы, такие как FCC и международные организации, вероятно, в будущем обяжут спутники иметь определенные автономные возможности для координации в этой многопользовательской среде. Всё это указывает на будущее, где околоземное пространство станет активной, самоуправляемой экосистемой спутников — «Интернетом космических вещей», в котором ИИ играет роль связующего элемента.
Квантовые вычисления и искусственный интеллект в космосе: Хотя эта область еще находится на начальном этапе, слияние квантовых вычислений с искусственным интеллектом («Квантовый ИИ») со временем может радикально изменить применение ИИ в космосе. Квантовые компьютеры способны решать определенные классы задач значительно быстрее классических – к ним относятся задачи оптимизации, шифрования/дешифрования и распознавания образов. Если удастся создать квантовые процессоры, пригодные для космоса, космический аппарат сможет нести небольшой квантовый сопроцессор для ускорения алгоритмов ИИ или сверхбыстрого анализа данных. Один из возможных вариантов применения — квантовое машинное обучение: квантовый компьютер может выполнять часть вычислений нейронной сети или помогать более эффективно обучать модели, позволяя запускать более сложные модели ИИ при ограниченных ресурсах nstxl.org. Еще одно направление — обеспечение безопасности связи: квантовые вычисления могут усилить шифрование спутниковых коммуникаций (распределение квантовых ключей уже тестируется через спутники), а искусственный интеллект поможет справиться с уникальными помехами и ошибками квантовых каналов связи. На Земле организации, такие как НАСА и ЕКА, изучают возможности применения квантовых компьютеров для планирования миссий и обработки данных из космоса; например, квантовая оптимизация может улучшить планирование маршрутов для межпланетных миссий или распределение тысяч наблюдений большой мегасозвездочки спутников — задачи, которые классические компьютеры не в состоянии решить за разумное время nstxl.org kroop.ai. IBM и другие компании уже начали партнерства (у IBM есть Quantum Network, где, например, принимают участие CERN и некоторые космические агентства для изучения потенциальных применений). Можно предположить, что в течение одного-двух десятилетий некоторые спутники (особенно военные или крупные аппараты для глубокого космоса) будут нести радиационно-стойкие квантовые процессоры для специализированных задач – даже если только для усиленного шифрования или высокоточной симуляции физических явлений. Кроме того, данные с квантовых сенсоров (например, гравиметров или часов) могут анализироваться ИИ – это направление называют квантово-усиленной AI-аналитикой. Хотя квантовые вычисления в космосе пока экспериментальны, ожидается их сближение: квантовый ИИ сможет рассчитывать траектории для аппаратов за секунды, выполнять симуляции или открывать новые возможности вроде оптимизации больших сетей и взлома сейчас неразрешимых кодов nstxl.org. Уже сделаны первые шаги (Китай запустил спутники для квантовой науки, коммерческие компании выводят на орбиту сверхохлаждаемые системы для тестирования компонентов в микрогравитации). В итоге, квантовые технологии могут ускорить ИИ в космосе, а ИИ поможет раскрыть потенциал квантовых эффектов — это новый рубеж высокопроизводительных вычислений вне Земли. Пока это остается перспективой на будущее, но по всему миру уже ведутся масштабные НИОКР.
Продвинутые AI-технологии: генеративный дизайн, цифровые двойники и многое другое: Еще одно направление будущего — использование искусственного интеллекта не только в эксплуатации, но и в проектировании и тестировании космических систем. Алгоритмы генеративного дизайна, основанные на искусственном интеллекте, могут самостоятельно создавать оптимальные конструкции или компоненты космических аппаратов, исследуя огромное количество вариантов дизайна (в заданных ограничениях) — NASA уже использовало генеративный ИИ для проектирования более эффективных форм антенн и легких конструкций для аппаратов nstxl.org. Вероятно, эта тенденция будет только расти, позволяя быстрее создавать аппаратное обеспечение с оптимизированными показателями производительности. Цифровые двойники — виртуальные копии космических аппаратов или даже Земли — также становятся важным направлением. Такие компании, как Lockheed Martin и NVIDIA, создают цифровых двойников Земли на основе ИИ для моделирования климатических и орбитальных сценариев nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Для космических аппаратов цифровой двойник, обновляемый в реальном времени с помощью телеметрии и аналитики на базе ИИ, может предсказывать проблемы с состоянием аппарата или моделировать маневры до их выполнения, что повышает безопасность. NASA и ESA инвестируют в эти симуляционные среды на базе ИИ как часть управления миссиями. Наконец, в более отдаленной перспективе интерес вызывает самоуправляемые космические аппараты (полностью автономное выполнение миссий) и даже самовосстанавливающиеся системы, когда Искусственный Интеллект может направлять роботов или 3D-принтеры для устранения неисправностей на борту без вмешательства человека. Задатки этих идей уже заметны сегодня (например, на МКС есть 3D-принтеры и уже проводились ранние эксперименты по заправке спутников роботами — стоит добавить искусственный интеллект, и однажды спутник сможет самостоятельно залатать отверстие от микрометеорита в своей солнечной панели). Такие возможности особенно важны для миссий большой длительности (например, годовых путешествий или создания постоянных баз на Луне), где автономность имеет решающее значение. Каждое из этих направлений — от проектирования до утилизации — все глубже внедряет ИИ в жизненный цикл космических систем.

В целом, в будущем искусственный интеллект перейдёт от вспомогательного инструмента к незаменимому фундаменту космической архитектуры. У нас будут космические аппараты, которые станут умнее, автономнее и смогут сотрудничать друг с другом для реализации амбициозных проектов — долгосрочные базы на Луне, пилотируемые экспедиции на Марс, гигантские группировки спутников, обслуживающие Землю — и всё это под управлением передового AI, который мы только начинаем разрабатывать сегодня. Как отмечается в одном отраслевом докладе, «будущее — за интеграцией искусственного интеллекта с квантовыми вычислениями для решения сложных задач и расширения возможностей миссий за пределы того, что возможно сегодня» medium.com. В ближайшие десятилетия эта тенденция, вероятно, найдет захватывающее подтверждение.

Ключевые игроки и вкладчики в области искусственного интеллекта и космоса

Динамичный прогресс на стыке ИИ и космоса обеспечивают многочисленные организации:

Национальные космические агентства: NASA и ESA возглавляют множество инициатив в области ИИ и космоса. Лаборатория реактивного движения NASA (JPL) и Исследовательский центр Эймса исторически были лидерами в применении ИИ в миссиях (Remote Agent, Autonomous Sciencecraft, автономия марсоходов и др.). NASA также управляет Frontier Development Lab (FDL) в партнерстве с академическими учреждениями и технологическими компаниями для применения ИИ к задачам космической науки nasa.gov. В ESA существует Φ-lab (Phi Lab), посвященная искусственному интеллекту и цифровым технологиям для наблюдения Земли; организуются программы, такие как Orbital AI Challenge для стартапов esa.int esa.int. В Европе национальные агентства (DLR в Германии, CNES во Франции, ASI в Италии и др.) ведут собственные проекты — например, DLR содействовал разработке CIMON, у CNES есть ИИ-лаборатория, работающая над обработкой спутниковых изображений и автономностью, а Космическое агентство Великобритании финансирует эксперименты с ИИ-кубсатами. В Азии JAXA (Япония) и ISRO (Индия) наращивают активность: JAXA с ИИ для ракеты Epsilon и исследованиями автономных зондов, ISRO исследует ИИ для отслеживания космического мусора и анализа изображений (а также сотрудничает с NASA над DAGGER для прогноза геомагнитных бурь nasa.gov). Китайское национальное космическое управление (CNSA) и связанные с ним китайские институты также глубоко вовлечены — в последних миссиях Китая (лунные роверы, марсоход Чжужун) реализованы автономные функции, и страна анонсировала планы по созданию «интеллектуальной» мега-группировки спутников и даже концепции космической солнечной электростанции, управляемой ИИ. Хотя информации мало, университеты и компании Китая (например, Baidu, про которую сообщалось, что она работает над ИИ для космических аппаратов) однозначно являются ключевыми игроками. Резюме: ведущие космические агентства мира признают значимость ИИ и вкладывают значительные ресурсы в исследования и разработки, испытательные миссии и сотрудничество для его развития.
Военные и оборонные организации: В США Космические войска и такие организации, как Air Force Research Laboratory (AFRL) и DARPA, являются крупными участниками. Упомянутый выше проект DARPA Blackjack/Pit Boss включает подрядчиков, таких как SEAKR Engineering и Scientific Systems Company, а DARPA часто заключает контракты с ведущими университетами (SLAB Стэнфорда для ИИ стыковки space.com, MIT и др.) для передовых исследований. Министерство обороны США создало Объединённый центр искусственного интеллекта (JAIC), который реализует некоторые космические инициативы в области ИИ, а Национальное агентство геопространственной разведки (NGA) инвестирует в ИИ для спутниковой разведки (даже проводит конкурсы на лучшие алгоритмы компьютерного зрения для спутниковых изображений). Space Enterprise Consortium (SpEC), механизм заключения контрактов OTA, профинансировал множество небольших компаний для внедрения инноваций в области ИИ и космоса nstxl.org – что свидетельствует о стремлении Минобороны привлечь нетрадиционных участников. НАТО и европейские оборонные агентства также реализуют программы — например, британская лаборатория Defence Science and Technology Lab (DSTL) проводила «космические AI-хакатоны», а военное космическое командование Франции рассматривает ИИ для космического наблюдения. Эти оборонные структуры не только финансируют технологии, но и помогают устанавливать стандарты надёжности ИИ в критических системах. Их требования (безопасность, надёжность) часто задают планку того, чего ИИ-системы должны достичь.
Стартапы NewSpace и технологические компании: Яркая группа стартапов расширяет границы в отдельных нишах космического ИИ.

Planet Labs

fedgovtoday.com

Orbital Insight

Descartes Labs

LeoLabs

nstxl.org

Cognitive Space

aws.amazon.com

Ubotica Technologies

Hypergiant Industries

Relativity Space

nstxl.org

SkyWatch

Advanced Navigation

Kitty Hawk (BlackSky)

Starlink (SpaceX)

OneWeb

Kuiper (Amazon)

Производители спутников

Satellogic

Terran Orbital

университеты и исследовательские лаборатории

space.com

Ventures

SCIENTIA

Устоявшиеся аэрокосмические компании: Крупные аэрокосмические корпорации, такие как Lockheed Martin, Airbus Defence & Space, Boeing, Northrop Grumman и Thales Alenia Space, все активнее интегрируют ИИ в свои продукты и услуги. Lockheed Martin работает по нескольким направлениям: их собственная AI Factory для внутренних нужд, архитектура SmartSat для спутников и сотрудничество с NVIDIA по созданию цифровых двойников и edge-вычислениям на основе ИИ nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus разработал CIMON и использует ИИ для анализа спутниковых изображений (через свою дочернюю компанию Airbus Intelligence), а также, вероятно, внедряет элементы автономии в будущих спутниковых платформах. Northrop Grumman (построивший множество GEO-коммуникационных спутников) относительно мало афиширует использование ИИ, но у компании есть программы автономного сближения (например, сервисный аппарат MEV с алгоритмами автономной стыковки), и, скорее всего, они участвуют в оборонных контрактах на автономные системы. Thales Alenia очень активна: помимо ИИ для предотвращения столкновений thalesaleniaspace.com, они внедряют ИИ для оптимизации полезных нагрузок спутников и исследуют управление созвездиями с помощью ИИ. Эти крупные фирмы часто сотрудничают со стартапами и университетами для внедрения новых технологий. Они также формируют отраслевые стандарты, включая ИИ-возможности в конкурсных заявках на новые спутниковые системы (например, контракт на спутник для наблюдения Земли теперь может требовать наличия бортовой обработки данных с помощью ИИ — компании предлагают свои решения). Еще один пример — Raytheon (дочерняя компания Blue Canyon Technologies строит платформы для DARPA Blackjack, каждая из которых несёт вычислительные узлы Pit Boss spacenews.com). Кроме того, IBM сыграла свою роль через Watson AI в проекте CIMON и проявляет интерес к космосу (IBM также сотрудничал с DARPA по ряду космических ИИ-проектов). IBM, Google, Microsoft, Amazon — технологические гиганты — в основном задействованы через партнерства: предоставляют облачные платформы или ИИ-фреймворки для космических миссий, иногда напрямую участвуют (Azure Orbital от Microsoft, AWS Ground Station с интеграцией ИИ от Amazon, Google Cloud работает с NASA FDL и др.). По мере сближения космического и IT-секторов эти крупные компании становятся ключевыми поставщиками инструментов ИИ, даже если они и не занимаются строительством спутников напрямую.

По сути, это разнородная сеть: космические агентства ставят масштабные цели миссий и финансируют НИОКР, оборона обеспечивает стимул и финансирование для наиболее ответственных применений, устоявшиеся аэрокосмические компании приносят опыт внедрения и системные знания, а гибкие стартапы внедряют инновационные решения и двигают вперед отдельные направления. Сотрудничество здесь обычное дело — например, NASA или ESA сотрудничают со стартапом ради полезной нагрузки, или крупные подрядчики приобретают AI-стартапы для усиления своих возможностей. Мы также видим примеры межотраслевого сотрудничества, как Lockheed Martin + NVIDIA по цифровым двойникам Земли nvidianews.nvidia.com или IBM + Airbus + DLR по CIMON airbus.com. Такой экосистемный подход ускоряет прогресс, обеспечивая быстрое внедрение коммерческих достижений ИИ (например, улучшенного компьютерного зрения) в космические приложения, а с другой стороны — космические вызовы стимулируют новые исследования в сфере ИИ (например, как сделать ИИ устойчивым к радиации или очень скудным данным). По мере демократизации космоса мы можем даже увидеть появление сообществ разработчиков открытого ПО для ИИ в космосе — некоторые ранние проекты уже есть на GitHub в сфере автономии кубсатов.

Совместные усилия этих игроков стремительно продвигают уровень развития ИИ в космосе, превращая то, что когда-то было научной фантастикой, в реальность. При дальнейшем сотрудничестве и инновациях в ближайшее десятилетие мы, вероятно, увидим еще больший скачок — который приведет к рутинной автономии ИИ на большинстве космических миссий.

Заключение

Слияние искусственного интеллекта со спутниковыми и космическими системами знаменует новую эру возможностей в исследовании и освоении космоса. ИИ дает спутникам возможность видеть и мыслить на орбите — анализировать изображения, управлять сложными созвездиями и уклоняться от опасностей практически без участия человека. Космические аппараты, отправляющиеся к другим мирами, становятся все более самостоятельными, используя ИИ для навигации, проведения научных исследований и даже саморемонта далеко от Земли. На Земле ИИ помогает космическим агентствам и компаниям справляться с огромным масштабом и сложностью современных космических операций — от мегасозвездий до анализа данных в петабайтных масштабах.

В этом отчете подробно описано применение ИИ в различных областях (от наблюдения Земли до автономии космических аппаратов), прослежены этапы его развития за последние десятилетия и рассмотрены современные реализации в гражданском, коммерческом и оборонном секторах. Также обсуждались технологические составляющие, которые делают такой прогресс возможным — от специализированного оборудования до передовых алгоритмов — а также значительные преимущества (принятие решений в реальном времени, эффективность, масштабируемость), которые ИИ приносит космическим системам. Вместе с тем внедрение ИИ в космос связано с трудностями, которые необходимо тщательно учитывать: ограниченные вычислительные ресурсы, суровые условия среды и необходимость абсолютной надежности и доверия к автономным решениям. Преодоление этих препятствий — предмет активных исследований и инженерных разработок, и прогресс в этом направлении идет полным ходом.

Смотря в будущее, роль искусственного интеллекта в космосе будет только расти. Будущие миссии, вероятно, будут невозможны без ИИ, будь то координация тысяч спутников для обеспечения глобального интернета или навигация зонда сквозь ледяные гейзеры Энцелада. ИИ станет интеллектуальным со-исследователем — тем, кто может открывать, адаптироваться и оптимизироваться бок о бок с человеческими исследователями. Новые технологии, такие как квантовые вычисления, обещают еще больше усилить возможности ИИ в космосе, позволяя решать ранее недостижимые задачи. Мы можем ожидать появления более умных космических аппаратов, сотрудничающих в рое, роботизированных аванпостов на Луне и Марсе, которые самостоятельно обслуживают себя, а также научных инструментов, выступающих как ИИ-исследователи, которые интерпретируют данные в реальном времени и ищут неизвестное.

В заключение, искусственный интеллект стремительно становится краеугольным камнем инноваций в космосе. Партнерство между ИИ и космическими технологиями позволяет нам справляться с масштабом и сложностью космоса принципиально новыми способами. Как сказал один из исследователей НАСА, благодаря ИИ мы превращаем космические миссии «из управляемых с Земли в автономные» — увеличивая их скорость, гибкость и амбициозность jpl.nasa.gov nasa.gov. Продолжающаяся конвергенция этих областей расширит границы возможного для человечества в космосе, превращая фантастические идеи в действующие решения. Будущее освоения космоса и спутниковых сервисов будет построено на интеллектуальных системах, которые позволяют нам идти дальше, действовать быстрее и знать больше, чем когда-либо ранее. Это захватывающая траектория, в которой каждый прорыв в области ИИ уносит нас глубже в Последний рубеж, вооружая инструментами для его понимания и освоения, каких у нас раньше не было.

Источники: Информация в этом отчёте основана на широком спектре актуальных источников, включая официальные публикации космических агентств (NASA, ESA, JAXA), отраслевые новости (SpaceNews, пресс-релизы Airbus и Thales), а также исследовательские кейсы. Среди примечательных ссылок — объявления NASA об использовании ИИ для прогнозирования солнечных бурь nasa.gov nasa.gov, документация ESA по экспериментальным миссиям Φsat esa.int esa.int, подробности об автономии марсоходов от JPL nasa.gov, доклад Thales Alenia об использовании ИИ для предотвращения столкновений thalesaleniaspace.com, а также материалы NOAA/ASRC Federal об использовании ИИ для мониторинга состояния спутников GOES-R asrcfederal.com asrcfederal.com. Эти и другие приведённые источники обеспечивают фактическую основу для описания возможностей и тенденций, отражающих актуальное состояние технологий на 2024–2025 годы. Ландшафт быстро меняется, но приведённые примеры отражают ключевые достижения на стыке ИИ и космических систем сегодня.

Tags: Искусственный интеллект, Космос, Спутниковые системы

Последние отчёты

Искусственный интеллект в спутниковых и космических системах

Введение Искусственный интеллект (ИИ) всё теснее интегрируется с современными космическими технологиями, позволяя космическим аппаратам и спутникам работать более автономно и эффективно, чем когда-либо прежде. От помощи марсоходам в навигации по чужой планете до обработки огромных потоков данных …

AI Revolution: 48 Hours of Breakthroughs, Battles, and Backlash (July 17–18, 2025)

Революция ИИ: 48 часов прорывов, битв и противодействия (17–18 июля 2025)

Крупные корпоративные анонсы ИИ и релизы продуктов Был представлен агент ChatGPT от OpenAI, который вводит режим персонального AI-ассистента внутри ChatGPT. OpenAI запустила ChatGPT «Агент» 17 июля, добавив мощные новые «агентные» возможности к своему популярному чат-боту reuters.com inkl.com. В …

AirPods Pro 2 vs the World: Best True Wireless Earbuds of 2025 Compared

Слухи об AirPods Pro 3: датчики здоровья, чип H3 и неожиданная дата выхода

AirPods Pro 3 от Apple обещают стать одним из самых значительных обновлений наушников Apple за последние годы. Хотя Apple официально не анонсировала это новое поколение AirPods Pro, масса достоверных слухов, утечек и экспертных отчетов уже нарисовала яркую картину того, чего стоит ожидать. От пер…

Google Pixel Watch 4: Big Battery Boost, New Features & All the Latest Rumors

Google Pixel Watch 4: Большой прирост батареи, новые функции и все последние слухи

Введение: Ажиотаж вокруг Pixel Watch 4 и чего ожидать Google Pixel Watch 4 обещают быть одними из самых ожидаемых смарт-часов 2025 года. Как четвертое поколение носимых устройств Google, они должны усовершенствовать формулу Pixel Watch с помощью тонких изменений дизайна, увеличенного времени рабо…

Samsung Galaxy Buds 3 Pro vs. AirPods, Sony, Bose: Ultimate Earbud Showdown

Самсунг Галакси Бадс 3 Про vs. AirPods, Sony, Bose: Великое Противостояние Наушников

Введение: Новые Galaxy Buds 3 Pro бросают вызов лучшим Galaxy Buds 3 Pro от Samsung появились, чтобы конкурировать с лучшими беспроводными наушниками от Apple, Sony, Bose и других. Эти новые флагманские наушники получили новый дизайн с ножкой, улучшенные двойные драйверы и функции на базе ИИ – да…