Umetna inteligenca v satelitskih in vesoljskih sistemih

by Marcin Frąckiewicz
in Internet, Kitajska, Komunikacije, Potovanja, Razvoj, Servisi, Svet, Technologie, Technology, Tehnologija, Umetna inteligenca, Vesolje
on 19 julija 2025

Artificial Intelligence in Satellite and Space Systems

Uvod

Umetna inteligenca (UI) je vse tesneje prepletena s sodobno vesoljsko tehnologijo, saj omogoča, da vesoljske ladje in sateliti delujejo bolj avtonomno in učinkovito kot kadar koli prej. Od pomoči roverjem na Marsu pri navigaciji po tujem terenu do obdelave ogromnih količin podatkov z opazovanja Zemlje v orbiti – AI tehnike, kot so strojno učenje in avtomatizirano načrtovanje, revolucionirajo naš način raziskovanja in izkoriščanja vesolja. To poročilo ponuja celovit pregled prepleta UI in satelitskih/vesoljskih sistemov, zajema ključne aplikacije, zgodovinske mejnike, trenutno stanje v različnih sektorjih, ključne tehnologije, prednosti in izzive, prihodnje trende ter glavne organizacije, ki vodijo napredek na tem področju.

Aplikacije UI v vesoljskih sistemih

UI se uporablja v širokem razponu dejavnosti, povezanih z vesoljem. Ključne aplikacije vključujejo:

Analiza satelitskih slik: Računalniški vid, ki temelji na UI, močno pospeši interpretacijo satelitskih posnetkov. Modeli strojnega učenja lahko samodejno zaznavajo in razvrščajo značilnosti na Zemlji (kot so vozila, zgradbe, pridelki ali ladje) ter spremljajo spremembe skozi čas fedgovtoday.com. To pospeši delo na področju obveščevalnih dejavnosti, okoljskega spremljanja in odziva na nesreče, saj omogoča hitro obdelavo ogromnih količin slikovnega gradiva. Na primer, National Geospatial-Intelligence Agency (NGA) uporablja UI za pregledovanje slik v iskanju objektov in dejavnosti, ter pomaga prepoznati morebitne grožnje ali ključne spremembe iz orbite fedgovtoday.com. Raziskujejo se tudi generativne AI-tehnike za zapolnjevanje vrzeli in zagotavljanje konteksta v slikovnih podatkih fedgovtoday.com, kar izboljšuje prepoznavanje in analizo objektov. Na komercialni strani podjetja, kot je Planet Labs, uporabljajo strojno učenje za pretvorbo vsakodnevnih posnetkov Zemlje v korisne analize – prepoznavanje krčenja gozdov, spremljanje infrastrukture itd., z minimalnim posegom človeka fedgovtoday.com.
Avtonomna navigacija in robotika: Vesoljska plovila in robotski raziskovalci uporabljajo umetno inteligenco za navigacijo in sprejemanje odločitev brez stalnega človeškega nadzora. Marsovski roverji so odličen primer – NASA-jevi roverji imajo na umetni inteligenci temelječe avtonomne navigacijske sisteme, ki samostojno ustvarjajo 3D zemljevide terena, prepoznavajo nevarnosti in načrtujejo varne poti nasa.gov. Perseveranceov sistem AutoNav mu omogoča »razmišljanje med vožnjo«, izogibanje oviram in znatno povečanje hitrosti vožnje v primerjavi s prejšnjimi roverji nasa.gov nasa.gov. Podobno umetna inteligenca omogoča satelitom na tirnicah, da sami izvajajo ohranjanje položaja in manevriranje z minimalno pomočjo s tal. Raziskovalni projekti razvijajo avtonomne zmožnosti priklopa z uporabo AI načrtovanja; na primer, nov sistem z imenom Autonomous Rendezvous Transformer (ART) uporablja nevronsko mrežo Transformer (podobno kot pri ChatGPT), da lahko vesoljska plovila samostojno načrtujejo poti za priklop z omejenimi računalniškimi sredstvi space.com space.com. Tako bi lahko prihodnja vozila samostojno izvedla srečanja in priklope v orbiti ali okrog oddaljenih planetov brez neposrednega človeškega vodenja. Na področju robotike pa AI poganja tudi robotske roke in površinske robote – eksperimentalni robot ISS CIMON (Crew Interactive Mobile Companion) je bil prosto leteči AI asistent, ki je lahko sodeloval z astronavti in opravljal enostavne naloge preko glasovnih ukazov airbus.com. Ti primeri ponazarjajo, kako je avtonomija, ki jo poganja umetna inteligenca, ključna za navigacijo, raziskovanje in delovanje v okoljih, kjer neposreden človeški nadzor v realnem času ni mogoč.
Napovedovanje vesoljskega vremena: Umetna inteligenca pomaga napovedovati sončne nevihte in druge vesoljske vremenske pojave, ki lahko ogrozijo satelite in elektroenergetska omrežja. Z analizo tokov podatkov s senzorjev vesoljskih plovil lahko modeli umetne inteligence bistveno prej napovejo pojave, kot so geomagnetne nevihte. Zlasti so raziskovalci Nase razvili globoki učni model z imenom DAGGER, ki uporablja satelitske meritve sončnega vetra za napoved, kje na Zemlji bo sončna nevihta udarila, celo do 30 minut vnaprej nasa.gov. Ta model, izurjen na podatkih misij kot sta ACE in Wind, lahko izdela napovedi globalnih geomagnetnih motenj v manj kot sekundi, s posodobitvami vsako minuto nasa.gov nasa.gov. Presega prejšnje modele z združevanjem podatkov iz vesolja v realnem času z AI prepoznavanjem vzorcev, kar omogoča opozorila v stilu “sirene za tornade” za sončne nevihte nasa.gov nasa.gov. Tako napredno napovedovanje z umetno inteligenco je ključno za zagotavljanje časa operaterjem, da zaščitijo satelite in infrastrukturo pred sončnimi izbruhi ter koronalnimi izbruhi mase. Poleg geomagnetnih neviht se AI uporablja tudi za napoved visokih tokov delcev v Zemeljskih radiacijskih pasovih nasa.gov ter za interpretacijo podatkov iz sončnih teleskopov za napovedovanje izbruhov nextgov.com – kar izboljšuje našo sposobnost predvidevanja in ublažitve vplivov vesoljskega vremena.
Sledenje vesoljskih odpadkov in izogibanje trkom: Naraščajoči oblak orbitalnih odpadkov predstavlja tveganje trkov s sateliti, zato se umetna inteligenca uporablja za reševanje problema »upravljanja vesoljskega prometa«. Strojno učenje lahko izboljša sledenje in napovedno modeliranje objektov v orbiti ter pomaga prepoznati situacije z visokim tveganjem. Evropska vesoljska agencija razvija avtomatiziran sistem za izogibanje trkom, ki uporablja umetno inteligenco za ocenjevanje verjetnosti trkov in odločanje, kdaj naj satelit manevrira esa.int. Namesto današnjega pretežno ročnega postopka – kjer operaterji pregledajo stotine opozoril na teden esa.int – bi lahko sistem umetne inteligence samostojno izračunal trajektorije, izbral optimalne manevre izogibanja in jih celo izvedel na krovu satelita. Pravzaprav ESA v prihodnosti predvideva, da bodo sateliti samostojno usklajevali manevre med seboj z uporabo umetne inteligence, kar bo nujno, saj bo nizka Zemljina orbita postajala vse bolj zasedena esa.int esa.int. Zagonska podjetja, kot sta LeoLabs in Neuraspace, prav tako uporabljajo umetno inteligenco za prečesavanje podatkov senzorjev in napovedovanje bližnjih srečanj, pri čemer izdajajo samodejna opozorila o »povezavah«. Thales Alenia Space v partnerstvu s podjetjem za umetno inteligenco Delfox preizkuša umetno inteligenco “Pametno izogibanje trkom”, ki bi satelitom omogočila večjo avtonomijo pri izogibanju odpadkom ali celo orožju proti satelitom thalesaleniaspace.com thalesaleniaspace.com. S hitrim analiziranjem orbit in možnih manevrov lahko umetna inteligenca hitreje od človeških operaterjev prepreči trke. Ta optimizirana podpora pri odločanju postaja vse pomembnejša, saj megakonstelacije pošiljajo na tisoče novih satelitov.
Načrtovanje in optimizacija misij: Tehnike umetne inteligence poenostavljajo zahtevno nalogo načrtovanja vesoljskih misij in delovanja satelitov. To vključuje avtomatizirano razporejanje satelitskih opazovanj, komunikacijskih povezav in celo celotnih časovnih razporedov misij. Načrtovalni sistemi, ki temeljijo na umetni inteligenci, lahko upoštevajo množico omejitev (orbitalna dinamika, razpoložljivost energije, okna zemeljskih postaj itd.) in v zelo kratkem času pripravijo optimalne načrte, za katere bi človeška ekipa potrebovala veliko več časa boozallen.com boozallen.com. Na primer, podjetja kot je Cognitive Space ponujajo načrtovanje misij, ki ga poganja umetna inteligenca, za ozemeljske opazovalne konstelacije: njihova programska oprema samostojno določa prioritete slikovnih ciljev, dodeljuje satelitske vire ter načrtuje prenose podatkov, pri tem pa v realnem času uravnava prioritete in omejitve aws.amazon.com aws.amazon.com. Takšna inteligentna avtomatizacija omogoča enemu operaterju učinkovito upravljati floto stotin satelitov. Umetna inteligenca se uporablja tudi pri optimizaciji trajektorij – NASA in drugi uporabljajo algoritme (včasih v kombinaciji z raziskavami na področju kvantnega računalništva), da poiščejo energetsko učinkovite poti za vesoljska plovila ali optimizirajo zaporedja opazovanj več ciljev boozallen.com douglevin.substack.com. Tudi pri misijah s posadko lahko umetna inteligenca optimizira načrte in logistiko misije. Skratka, algoritmi strojnega učenja in heurističnega iskanja pomagajo usklajevati vesoljske misije z večjo učinkovitostjo, zlasti ko se delovanje povečuje po zahtevnosti.
Satelitsko spremljanje zdravja in napovedno vzdrževanje: Sateliti neprekinjeno ustvarjajo telemetrijske podatke o svojih podsistemih, AI algoritmi pa zdaj te podatke analizirajo za zaznavanje anomalij in napovedovanje okvar, še preden se te zgodijo. Z uporabo strojnega učenja za zaznavanje anomalij lahko upravljavci preidejo iz reaktivnih popravil na proaktivno načrtovanje vzdrževanja – s čimer podaljšajo življenjsko dobo satelitov in se izognejo dragim izpadom. Priročen primer so vremenski sateliti NOAA GOES-R, ki od leta 2017 uporabljajo AI-podprt Napredni inteligentni nadzorni sistem (AIMS) za spremljanje zdravja vesoljskih plovil asrcfederal.com asrcfederal.com. AIMS prejema tisoče telemetrijskih parametrov (temperature, napetosti, izhodi senzorjev itd.) in z uporabo prepoznavanja vzorcev zaznava subtilne spremembe, ki napovedujejo okvaro opreme asrcfederal.com. Sistem lahko nato opozori inženirje ali celo sam izvede popravne ukrepe. Po podatkih NOAA lahko to AI orodje odkrije težave in predlaga rešitve v nekaj minutah ali urah, medtem ko so strokovnjaki prej za postavitev diagnoze potrebovali dneve asrcfederal.com. Sistem je že preprečil nenačrtovane izpade z odkrivanjem anomalij (na primer, ko na detektorje instrumentov vpliva sevanje) in omogoča prilagoditve ali ponovni zagon, še preden pride do okvare asrcfederal.com asrcfederal.com. Podobno proizvajalci satelitov raziskujejo uporabo umetne inteligence na krovu za zaznavanje napak, izolacijo in obnovo (FDIR) – s čimer satelitom v bistvu dajejo določeno stopnjo sposobnosti samovzdrževanja. Vozila za servisiranje na tirnicah bi prav tako lahko uporabljala AI za diagnostiko težav satelitov strank. Na splošno napovedna analitika izboljšuje zanesljivost in odpornost vesoljske infrastrukture z napovedovanjem težav iz subtilnih podatkovnih vzorcev asrcfederal.com asrcfederal.com.
Komunikacije in prenos podatkov: Umetna inteligenca izboljšuje vesoljske komunikacije s tehnikami, kot sta kognitivni radio in avtomatizirano upravljanje omrežij. Kognitivni radio sistemi uporabljajo UI/ML za dinamično dodeljevanje frekvenc in prilagajanje signalnih parametrov v realnem času, kar je ključno, saj je uporaba spektra v vesolju vse gostejša. NASA je eksperimentirala s kognitivnimi radii, ki satelitom omogočajo, da samostojno poiščejo in uporabijo neizkoriščene pasove spektra, brez čakanja na zemeljske kontrolorje nasa.gov nasa.gov. Z zaznavanjem radijskega frekvenčnega okolja in uporabo UI lahko satelit v realnem času prepreči motnje in optimizira svojo oddajo navzdol – podobno kot inteligentni Wi-Fi usmerjevalnik, ki menja kanale. To poveča učinkovitost in zanesljivost komunikacijskih povezav nasa.gov. UI se uporablja tudi za usmerjanje omrežja v prihajajočih satelitskih konstelacijah, kjer bodo tisoči satelitov prenašali podatke v mrežnem omrežju. Strojno učenje lahko določi najboljše usmerjevalne poti in inteligentno dodeli pasovno širino glede na potrebe prometa in stanje povezav. Poleg tega zmanjšuje obdelava podatkov na krovu (z uporabo UI) količino surovih podatkov, ki jih je treba poslati na Zemljo, s čimer se zmanjša potreba po pasovni širini. Na primer, sateliti ESA Φsat uporabljajo algoritme računalniškega vida z UI za filtriranje oblačnih slik v orbiti, tako da se navzdol pošiljajo le uporabne slike esa.int. Na UI temelječe kompresijske tehnike lahko tudi učinkoviteje kodirajo podatke – Φsat-2 nosi aplikacijo za kompresijo slik na osnovi UI, ki pred prenosom drastično zmanjša velikost datotek esa.int. Pri komunikaciji z astronavti glasovni pomočniki in prevajalska orodja na osnovi UI (na primer CIMON na ISS) izboljšujejo interakcijo človek-stroj. V prihodnje, ko se bodo pojavile laserske komunikacije in 5G v vesolju, bo UI igrala ključno vlogo pri samodejnem upravljanju omrežnih virov in ohranjanju povezljivosti.

Nasino vozilo Perseverance na Marsu se zanaša na samovozečo avtonomno navigacijo, ki jo poganja umetna inteligenca, da brez neposrednega človeškega nadzora prečka nevaren marsovski teren nasa.gov. Njegov vgrajeni sistem »AutoNav« roverju omogoča načrtovanje poti in izogibanje oviram v realnem času, kar v primerjavi s predhodniki močno poveča hitrost in doseg vožnje. Ta avtonomija je ključna za učinkovito raziskovanje Marsa zaradi dolgih komunikacijskih zamikov.

Leto	Mejnik
1970–1980	Zgodnji koncepti umetne inteligence: Vesoljske agencije začnejo raziskovati uporabo umetne inteligence za nadzor misij in strokovne sisteme.

Na primer, NASA izvaja poskuse s programsko opremo za samodejno diagnostiko napak na vesoljskih plovilih in načrtovanje opazovanj.Te zgodnje aplikacije umetne inteligence so bile omejene z zmogljivostmi računalnikov, vendar so postavile temelje za avtonomijo v vesolju parametric-architecture.com ntrs.nasa.gov.(V tem obdobju je bila večina »UI« osnovana na tleh zaradi nizke procesne moči računalnikov na krovu.)1999Remote Agent na Deep Space 1: Velik preboj – Nasina sonda Deep Space 1 je letela s programsko opremo z umetno inteligenco Remote Agent, prvič je sistem umetne inteligence samostojno upravljal vesoljsko plovilo jpl.nasa.gov.Tri dni v maju 1999 je Remote Agent upravljal z operacijami DS1 brez posega s tal, načrtoval dejavnosti in v realnem času diagnosticiral simulirane napake jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.Uspešno je zaznal in odpravil težave (npr.zataknjeno kamero) s ponovnim načrtovanjem na krovu, kar dokazuje, da lahko ciljno usmerjena umetna inteligenca avtonomno ohranja potek misije jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.Ta eksperiment, skupno prizadevanje NASA JPL in NASA Ames, je bil označen kot »zora nove dobe raziskovanja vesolja«, v kateri bi samozavedne, samonadzorovane vesoljske ladje omogočile drznejše misije jpl.nasa.gov.Remote Agent je prejel Nasin naziv programska oprema leta 1999 jpl.nasa.gov in velja za mejnik v zgodovini vesoljske umetne inteligence.2001–2004Avtonomna znanstvena sonda na EO-1: Nasin satelit Earth Observing-1 je prikazal z umetno inteligenco podprt Avtonomni znanstveni eksperiment (ASE).Do leta 2004 je ASE uporabljal vgrajeno strojno učenje za analizo slik v orbiti in nato ponovno usmeril satelit na podlagi ugotovitev esto.nasa.gov esto.nasa.gov.Na primer, če bi umetna inteligenca EO-1 zaznala izbruh vulkana na sliki, bi takoj načrtovala nadaljnje opazovanje tega vulkana ob naslednjem preletu esto.nasa.gov.Ta avtonomija v zaprti zanki je bila ena prvih primerov, ko je vesoljsko plovilo samo sprejemalo znanstvene odločitve.Vključuje tudi vgrajeni načrtovalnik (CASPER) in robustno programsko opremo za izvajanje, ki temelji na konceptih Remote Agent za misijo v Zemeljski orbiti.ASE-jev uspeh pri zaznavanju dogodkov, kot so izbruhi in poplave, v realnem času je potrdil uporabnost umetne inteligence za odzivno opazovanje Zemlje.2005–2012Roverji in razporeditvena umetna inteligenca: Avtonomija na osnovi umetne inteligence se je razširila pri raziskovanju Marsa in delovanju observatorijev.Marsova raziskovalna vozila (Spirit in Opportunity) so v 2000-ih letih uporabljala avtonomno navigacijo, kasneje v misiji pa programsko opremo AEGIS, ki jim je omogočala samodejno usmerjanje spektrometrov na skale.To je bil predhodnik bolj napredne avtonomije kasnejših roverjev.Medtem so bili sistemi za načrtovanje z umetno inteligenco sprejeti na terenu – NASA je razvila sofisticirane algoritme za razporejanje instrumentov (na primer za vesoljski teleskop Hubble in konstelacije satelitov), da bi optimizirali časovne načrte opazovanj.Te zgodnje operativne uvedbe umetne inteligence so prinesle izboljšano učinkovitost in zmanjšano delovno obremenitev za človeške kontrolorje.2013JAXA-jeva Epsilon – Prvo izstrelitveno vozilo z umetno inteligenco: Japonska agencija za vesoljske raziskave je izstrelila raketo Epsilon, prvo izstrelitveno vozilo z avtonomnim kontrolnim sistemom na osnovi umetne inteligence.Vgrajeni AI na Epsilonu je med odštevanjem in letom izvajal samodejne zdravstvene preglede in spremljanje, kar je zmanjšalo potrebo po velikih ekipah za nadzor na tleh global.jaxa.jp global.jaxa.jp.Ta inovacija je skrajšala čas priprave na izstrelitev z mesecev na le nekaj dni, saj je raketi omogočila, da sama preizkusi svoje sisteme, medtem ko je potrebna le majhna ekipa v »mobilnem nadzornem« okolju global.jaxa.jp.Uspeh rakete Epsilon leta 2013 je pokazal, da lahko umetna inteligenca poveča zanesljivost in hkrati močno zniža stroške izstrelitev z avtomatizacijo sicer delovno intenzivnih postopkov global.jaxa.jp global.jaxa.jp.2015AI določanje tarč Curiosity Roverja: NASIN rover Curiosity, ki je pristal na Marsu leta 2012, je do leta 2015 uvedel AI sistem (AEGIS), ki mu je omogočil, da avtonomno izbere kamnite tarče za svoj laserski instrument ChemCam z uporabo analize slik.Radovednost je tako postala prvi rover, ki je uporabil umetno inteligenco za sprejemanje znanstvene odločitve na krovu (izbira zanimivih ciljev na podlagi oblike/barve) jpl.nasa.gov.Ta zmogljivost je napovedovala bolj napredno avtonomno znanost na roverju Perseverance.2018CIMON – AI pomočnik posadke na ISS: Crew Interactive MObile CompanioN (CIMON), ki sta ga za DLR razvila Airbus in IBM, je postal prvi astronavtski pomočnik na osnovi umetne inteligence.Ta sferični robot, izstreljen na Mednarodno vesoljsko postajo leta 2018, je uporabljal IBM Watson AI za prepoznavanje glasu in pogovorne interakcije airbus.com.CIMON je lahko lebdel v mikrogravitaciji, se odzival na govorne ukaze, prikazoval informacije na svojem zaslonu “obrazu” in se celo pogovarjal.Uspešno je opravilo svoje prve teste z astronavtom Alexandrom Gerstom in pokazalo sodelovanje med človekom in umetno inteligenco v vesolju airbus.com airbus.com.CIMON je zaznamoval vključitev umetne inteligence v polet s posadko za operativno podporo in pokazal potencial virtualnih asistentov za pomoč astronavtom.2020ESA Φ-sat-1 – Prvi vgrajeni AI procesor v zemeljski orbiti: Evropska vesoljska agencija je izstrelila Φ-sat-1 (PhiSat-1), eksperiment CubeSat, ki je bil prvi s posebej izdelanim AI čipom (Intel Movidius Myriad 2) na satelitu za opazovanje Zemlje esa.int.AI na Φ-sat-1 je imel nalogo filtrirati slike, prekrite z oblaki, že na krovu – v bistvu je opravljal začetno triažo slik v vesolju, tako da so na Zemljo prenašali le uporabne podatke esa.int.Izstreljen leta 2020 je dokazal, da lahko tudi majhni sateliti izvajajo robno AI obdelavo v orbiti, s čimer je tlakoval pot bolj ambicioznim naslednikom, kot je Φ-sat-2.2021Vztrajnost in napredna AI za roverje: Roverska misija Perseverance Nase (pristala februarja 2021) je na Mars prinesla doslej najnaprednejšo avtonomijo.Njegova navigacijska umetna inteligenca AutoNav mu je omogočila vožnjo do 5× hitreje kot Curiosity, saj je slike sproti obdeloval za izogibanje nevarnostim nasa.gov nasa.gov.Vztrajnost nosi tudi umetno inteligenco za znanost: na primer, “adaptivno vzorčenje” umetne inteligence za njen instrument PIXL ji omogoča, da samostojno prepozna zanimive kamnite značilnosti za analizo brez vodenja z Zemlje jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov.Leto 2021 je prineslo tudi večjo uporabo umetne inteligence na terenu za upravljanje naraščajočega števila satelitov in vesoljskih podatkov (npr.ZDAVesoljske sile uvajajo umetno inteligenco za spremljanje vesoljskega področja).2024Φ-sat-2 in naprej: ESA-jev Φ-sat-2 (izstreljen 2024) je popolnoma umetno inteligentna satelitska misija, ki na krovu nosi šest aplikacij umetne inteligence za naloge od zaznavanja oblakov do sledenja ladjam esa.int.Predstavlja najsodobnejšo tehnologijo pri uvajanju umetne inteligence v orbito in celo omogoča nalaganje novih AI modelov po izstrelitvi esa.int.Približno ob istem času DARPA-jev program Blackjack uvaja eksperimentalne majhne satelite, od katerih ima vsak Pit Boss vozlišče umetne inteligence za samostojno upravljanje vojaških misijskih tovorov in mreženja v porazdeljeni konstelaciji militaryembedded.com.Ti razvojni dosežki kažejo, da umetna inteligenca prehaja iz eksperimentalne v operativno uporabo v vesoljskih sistemih, pri čemer agencije in podjetja načrtujejo umetno inteligenco kot osrednji del prihodnjih misij.

Ta časovnica prikazuje jasen trend: kar se je začelo kot osamljeni poskusi (kot je bil Remote Agent), je do leta 2020 pripeljalo do široke integracije umetne inteligence v vesoljskih plovilih.Vsaka prelomnica je okrepila zaupanje, da lahko umetna inteligenca zanesljivo deluje v vesoljskih pogojih.Danes skoraj vse napredne vesoljske misije vključujejo nekaj umetne inteligence ali avtonomije, vlaganja v vesoljsko umetno inteligenco pa se po svetu pospešujejo.

Zgodovinska evolucija umetne inteligence v vesoljskih tehnologijah

Uporaba umetne inteligence v vesoljskih sistemih se je razvila iz eksperimentalnih začetkov v ključno sestavino številnih misij. Ključni mejniki vključujejo:

Trenutno stanje umetne inteligence v vesoljskih sistemih

Vladni in agencijski programi: Nacionalne vesoljske agencije aktivno vključujejo AI v svoje raziskovalne, raziskovalne in satelitske programe. NASA uporablja umetno inteligenco za avtonomijo roverjev, analizo podatkov planetarne znanosti, opazovanje Zemlje in upravljanje misij. Na primer, NASA-in Frontier Development Lab (FDL) je javno-zasebno partnerstvo, ki uporablja AI za reševanje izzivov, kot so napovedovanje sončnih neviht (kar je vodilo do modela DAGGER) nasa.gov, kartiranje lunarnih virov in spremljanje zdravja astronavtov. V prihajajočem programu Artemis NASA testira AI asistente (glasovni agent Callisto, ki je letel okoli Lune) in razmišlja o uporabi umetne inteligence za avtonomne sisteme na Lunar Gateway. ESA je umetno inteligenco naredila za eno izmed temeljev svoje strategije – poleg Φ-sat misij ESA-jev ɸ-lab inkubira AI rešitve za opazovanje Zemlje in navigacijo, v razvoju pa so projekti, kot je Avtomatizirano izogibanje trkom za varnost v vesolju esa.int esa.int. Evropska vesoljska agencija uporablja umetno inteligenco tudi na tleh za upravljanje zahtevnega urnika satelitskih instrumentov in za obravnavo ogromne količine podatkov z opazovalnic. Druge agencije: JAXA je prikazala umetno inteligenco v nosilnih raketah in raziskuje sonde, ki jih poganja AI (na primer za raziskovanje asteroidov); Roscosmos in CNSA (Kitajska) naj bi vlagala v avtonomijo na krovu ter uporabljata umetno inteligenco za analizo slik in podporo človeškim misijam (Kitajski rover na Marsu iz leta 2021 ima avtonomno navigacijo, Kitajska pa razmišlja o AI-upravljanih mega-konstelacijah). Ameriška Nacionalna uprava za oceane in ozračje (NOAA) že uporablja umetno inteligenco za nadzor satelitov in jo preučuje za izboljšanje vremenskih napovedi z združevanjem satelitskih podatkov nextgov.com. Skratka, vladni vesoljski programi vidijo umetno inteligenco kot ključno za povečanje znanstvenih rezultatov misij in za obvladovanje vse bolj zapletenih operacij.

Vojaštvo in obramba: Skupnost za obrambo in nacionalno varnost močno vlaga v umetno inteligenco za vesolje, kar je posledica potrebe po hitrejšem odločanju v tekmovalnem in z podatki nasičenem okolju boozallen.com boozallen.com.

ZDAMinistrstvo za obrambo ima več programov: na primer projekt Blackjack agencije DARPA, katerega cilj je uvedba prototipne LEO konstelacije majhnih satelitov, od katerih je vsak opremljen z AI vozliščem Pit Boss za avtonomno usklajevanje omrežja in izmenjavo taktičnih podatkov militaryembedded.com.Ideja je, da bi flota vojaških satelitov lahko zaznala cilje (kot so mobilni izstrelki ali ladje) s pomočjo vgrajenih senzorjev in sodelovalno odločila, kateri satelit ima najboljšo možnost za opazovanje ali sledenje, nato pa samodejno usmerila ta satelit k zbiranju podatkov in njihovemu posredovanju – vse to brez centraliziranega nadzornika militaryembedded.com boozallen.com.Ta vrsta avtonomne “verige senzor-do-strelca” dramatično skrajša odzivne čase.ZDAVesoljske sile prav tako uvajajo umetno inteligenco za zaznavanje vesoljskega področja – sledenje objektom in morebitnim grožnjam v orbiti.Glede na tisoče opazovanj na dan Vesoljske sile uporabljajo AI/ML za avtomatizacijo prepoznavanja novih satelitov ali manevrov.Strokovnjaki poudarjajo, da je umetna inteligenca potrebna za sledenje »ogromnemu toku podatkov o prometu v vesolju« ter za hitro razlikovanje običajnih dogodkov od anomalij ali sovražnih dejanj airandspaceforces.com airandspaceforces.com.Zavezniške obrambne organizacije (npr.v Evropi) prav tako raziskujejo uporabo umetne inteligence za satelitski nadzor, opozarjanje na izstrelitve raket (umetna inteligenca za filtriranje podatkov senzorjev zaradi lažnih alarmov) in kibernetsko varnost vesoljskih sredstev.Na zemeljskem segmentu AI pomaga pri načrtovanju misij za obrambne satelite, podobno kot pri komercialnih uporabah, vendar z večjim poudarkom na odpornosti (AI samostojno prekonfigurira omrežja, če so sateliti moteni ali napadeni).Obveščevalne agencije uporabljajo umetno inteligenco za analizo satelitskih posnetkov in signalno obveščevalnih podatkov v velikem obsegu, kot je navedeno pri uporabi umetne inteligence NGA za analizo slik fedgovtoday.com.Povzetek: vojaški vesoljski sistemi vključujejo umetno inteligenco za pridobitev hitrosti in učinkovitosti—bodisi ko enota vojske hitreje prejema satelitske podatke s pomočjo s strani UI izbranih slik, bodisi kadar avtonomni satelitski grozd preusmerja komunikacije po izgubi vozlišča.Te zmogljivosti veljajo za ojačevalce moči.Vendar pa obstaja tudi previdnost: deležniki na področju obrambe poudarjajo “zaupanja vredno umetno inteligenco” – algoritmi morajo biti razložljivi in robustni, da poveljniki zaupajo njihovim izhodom fedgovtoday.com boozallen.com.Prizadevanja za preverjanje in potrjevanje sistemov umetne inteligence za kritične vesoljske misije so v teku.

Komerčni sektor: Zasebna vesoljska podjetja in zagonska podjetja so z navdušenjem sprejela umetno inteligenco za pridobitev konkurenčnih prednosti na področju stroškov in zmogljivosti. SpaceX na primer močno temelji na avtomatizaciji in sofisticiranih algoritmih (čeprav niso vedno izrecno označeni kot “umetna inteligenca”) – njihove rakete Falcon 9 same pristajajo s pomočjo računalniškega vida in združevanja senzorjev, vesoljsko plovilo Crew Dragon pa s pomočjo umetne inteligence in LIDAR-slikanja popolnoma samostojno pristaja na ISS space.com. Starlink sateliti podjetja SpaceX naj bi imeli avtonomni sistem za izogibanje trkom, ki uporablja podatke sledenja za izogibanje odpadkom ali drugim satelitom brez človeškega posega, kar je nujno za mega-konstelacijo z več kot 4.000 sateliti. Podjetja za opazovanje Zemlje, kot je Planet Labs, praktično gradijo svoje poslovanje na umetni inteligenci: Planet upravlja približno 200 slikovnih nanosatelitov in uporablja strojno učenje v oblaku za analizo dnevnega toka slik (odkrivanje sprememb, predmetov in anomalij) za stranke fedgovtoday.com. Podjetji Maxar Technologies in BlackSky prav tako uporabljata umetno inteligenco za izvajanje analitičnih storitev (npr. prepoznavanje vojaške opreme ali posledic naravnih nesreč na posnetkih). V proizvodnji zagonska podjetja, kot je Relativity Space, uporabljajo z umetno inteligenco podprte 3D tiskalnike in povratne informacije strojnega učenja za optimizacijo proizvodnje raket nstxl.org – njihova tovarniška umetna inteligenca se uči z vsako natisnjeno enoto ter tako izboljšuje kakovost in hitrost. Operaterji satelitov uvajajo umetno inteligenco za optimizacijo omrežij; podjetja, ki upravljajo velike flote komunikacijskih satelitov, uporabljajo razporejanje na osnovi umetne inteligence za dinamično usmerjanje prometa in dodeljevanje frekvenčnega spektra. Cognitive Space, omenjen prej, ponuja svojo AI-ops platformo tako komercialnim operaterjem konstelacij kot vladi. Tudi tradicionalni giganti letalske industrije imajo namenske pobude na področju umetne inteligence: Lockheed Martin je ustanovil “tovarno AI”, kjer z usposabljanjem nevronskih mrež na naprednih simulacijah razvijajo rešitve in izvaja eksperimentalne SmartSat misije, ki jih poganja umetna inteligenca (v eni je uporabljen NVIDIA Jetson AI modul za izboljšanje slik v orbiti) developer.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus in Thales Alenia vgrajujeta zmogljivosti umetne inteligence v svoje satelite nove generacije ter sodelujeta s podjetji na področju AI (npr. Airbus z IBM za CIMON, Thales s podjetji za hiperspektralno analitiko slik). Komercialni trend je jasen – umetna inteligenca velja za ključno pri avtomatizaciji operacij (zmanjšanje potreb po zaposlenih), izboljšanju zmogljivosti sistemov in omogočanju novih podatkovnih storitev. To obsega izstrelitve (avtonomne rakete), satelite (procesiranje na krovu) in “downstream” analitiko (pretvarjanje surovih vesoljskih podatkov v vpoglede s pomočjo umetne inteligence).

Tehnološke osnove, ki omogočajo uporabo umetne inteligence v vesolju

Vgrajeno “Edge” računalništvo: Ena temeljnih sprememb je izboljšava vesolju prilagojene računalniške opreme, ki omogoča, da zahtevni AI modeli delujejo lokalno na vesoljskih plovilih.

AI pospeševalniki, odporni na sevanje

Movidius Myriad 2 VPU

SmartSat

NVIDIA Jetson

developer.nvidia.com

Pit Boss

militaryembedded.com

procesorji za vesolje naslednje generacije

High-Performance Spaceflight Computing (HPSC)

100-krat večjo računsko zmogljivost

sifive.com

nasa.gov

Uresničitev zmožnosti umetne inteligence v vesolju zahteva premagovanje edinstvenih tehničnih izzivov. Ključni omogočevalci vključujejo:

Okvirji programske opreme na krovu & nevronske mreže: Napredek na področju programske opreme je prav tako zelo pomemben. Inženirji razvijajo lahke AI modele in optimizirano kodo, ki lahko deluje v omejitvah pomnilnika in procesorske moči vesoljskih plovil. Za uporabo nevronskih mrež v vesolju se uporabljajo tehnike, kot so kompresija modelov, kvantizacija in pospeševanje s FPGA. Na primer, AI za zaznavanje oblakov na Φ-sat-1 je bila stisnjena konvolucijska mreža, ki je zaznavala oblake v multispektralnih podatkih v realnem času, prihajajoči Φ-sat-2 pa podpira prilagojene AI aplikacije, ki jih je mogoče prenesti in zagnati v orbiti preko prilagodljivega programsko definiranega računalnika za tovor esa.int esa.int. To v bistvu ustvarja paradigmo trgovine z aplikacijami v vesolju – satelite je mogoče po izstrelitvi prekonfigurirati z novimi AI vedenji. Poleg tega postajajo robustne arhitekture za programsko avtonomijo (ki jih je tlakovalo Remote Agent in drugi) vse bolj standardne. Te vključujejo izvršne sisteme, ki lahko pošiljajo načrte podsistemom in se spoprijemajo z nepredvidenimi situacijami, ter s sklepami temelječe sisteme za diagnosticiranje napak. Sinergija napredne programske opreme in zmogljive strojne opreme pomeni, da sodobni sateliti lahko gostijo celotne AI/ML pipelines na krovu: od zajetja podatkov s senzorjev → do predprocesiranja → do sklepanja (npr. zaznavanje objektov v sliki) → do odločitve (npr. ali prenesti podatke ali narediti novo opazovanje). Nekateri sateliti celo prenašajo več AI modelov za različne naloge (Φ-sat-2 jih izvaja šest hkrati esa.int). Pomemben omogočevalec tukaj je koncept edge AI, načrtovanje algoritmov za delovanje v omejenih, včasih prekinjenih računalniških okoljih z visoko zanesljivostjo. To vključuje obsežno testiranje napak zaradi sevanja in varnostnih mehanizmov, da AI ne bi ogrozila vesoljskega plovila v primeru okvare.
AI na zemlji in integracija s podatkovnim oblakom: Ni vsa vesoljska umetna inteligenca nameščena na vesoljskih plovilih – še en pomemben trend je integracija računalništva v oblaku in umetne inteligence v zemeljskih postajah ter nadzoru misij. Operaterji uporabljajo oblačne platforme za obdelavo telemetrije in satelitskih slik v realnem času, ko te prispejo, ter celo za pametnejši nadzor satelitov. Na primer, Amazon Web Services (AWS) in Microsoft Azure ponujata storitev »zemeljska postaja kot storitev«, ki omogoča, da podatki satelitov tečejo neposredno v podatkovne centre v oblakih, kjer jih modeli umetne inteligence analizirajo v nekaj sekundah po zajemu. Študija primera AWS prikazuje Cloud Mission Operations Center (CMOC), kjer so podsistemi za načrtovanje misij, dinamiko leta in analizo podatkov mikro storitve v oblaku aws.amazon.com aws.amazon.com. V takšni arhitekturi je mogoče umetno inteligenco izkoristiti za odkrivanje anomalij v telemetriji (z uporabo AWS SageMaker ML modelov za zaznavanje nenavadnih telemetrijskih odčitkov) in za optimizacijo flote (Cognitive Space’s CNTIENT.AI na AWS za avtomatizacijo urnikov satelitov) aws.amazon.com aws.amazon.com. Oblačne storitve zagotavljajo navidezno neomejene računske zmogljivosti za učenje modelov na podlagi zgodovinskih vesoljskih podatkov in za poganjanje zahtevnih analiz (kot so obdelava slik radarske sintetične odprtinske antene ali analiza tisočev opozoril o bližnjih srečanjih). Omogočajo tudi globalno razširljivost – operativni centri, ki temeljijo na umetni inteligenci, se lahko širijo skupaj s konstelacijo, ne da bi bilo treba sorazmerno povečevati fizično infrastrukturo aws.amazon.com aws.amazon.com. Tesno povezovanje satelitov z oblaku podprtimi sistemi, ki jih omogoča umetna inteligenca, je tako ključen del trenutne krajine vesoljske umetne inteligence. Omogoča obliko hibridne inteligence: osnovne odločitve in zmanjševanje podatkov poteka na krovu, nato pa so poglobljene analize in strateške odločitve sprejete na Zemlji z uporabo velikih podatkov in umetne inteligence, z zanko povratnih informacij med obema.
Specializirani AI algoritmi za vesolje: V ozadju teh sistemov so algoritmi, posebej prilagojeni za vesoljske aplikacije. Na primer, algoritmi za navigacijo na podlagi vida uporabljajo nevronske mreže za izvajanje optične navigacije (prepoznavanje orientirjev ali zvezd za določanje položaja/orientacije). Okrepitevno učenje se preučuje za vodenje vesoljskih plovil – npr. sistemi za nadzor orientacije, ki se učijo optimalnih ukazov navora za zmanjšanje porabe goriva, ali RL politike, ki se učijo izvajanja sestajanja in priklopa v orbiti. ART, dokirni AI ekipe s Stanforda, je primer, kjer pristop, temelječ na učenju (Transformer nevronska mreža), nadomešča grobo izračunavanje trajektorij space.com. Drugo področje je odkrivanje anomalij: tehnike, kot so enorazredni SVM-ji ali avtokoderske mreže, se uporabljajo na telemetričnih vzorcih za zaznavanje izstopajočih vrednosti, ki nakazujejo napake, kot je to izvedeno v sistemih GOES AIMS in podobnih asrcfederal.com asrcfederal.com. Obdelava naravnega jezika celo vstopa v vesoljske operacije; nadzorni centri preizkušajo AI asistente, ki lahko razumejo postopkovne dokumente ali glasovne ukaze (na primer pogovorni asistent za astronavte, ki lahko odpravi težave s pomočjo priročnikov). Nazadnje pa napredki na področju kvantnega računalništva obetajo pospešitev določenih AI izračunov, povezanih z vesoljem (več o tem v prihodnjem poglavju) – na primer kvantni algoritmi bi lahko rešili kompleksno orbitalno optimizacijo ali šifrirali komunikacije na načine, ki jih klasični AI težko razbije nstxl.org. Vsi ti napredki v algoritmih in računalniških tehnikah tvorijo hrbtenico, ki omogoča praktično uporabo AI v vesolju.

ESA-in Φsat-2, izstreljen leta 2024, je med prvimi sateliti, izdelanimi posebej za izkoriščanje AI na krovu. S svojimi merami 22×10×33 cm ta CubeSat nosi zmogljiv AI koprocesor, ki analizira slike v orbiti – samodejno opravlja naloge, kot so zaznavanje oblakov, generiranje zemljevidov, zaznavanje ladij in divjih požarov, še preden podatke pošlje na Zemljo esa.int. S procesiranjem podatkov na robu lahko Φsat-2 na Zemljo pošlje samo koristne, vnaprej analizirane informacije, kar močno zmanjša potrebo po pasovni širini in omogoči vpoglede v realnem času iz vesolja. Ta misija prikazuje tehnološko zlitje miniaturizirane strojne opreme in napredne AI programske opreme v majhnem satelitu.

Prednosti uporabe AI v vesolju

Vključevanje AI v vesoljske sisteme prinaša številne prednosti:

Izboljšana avtonomija in odločanje v realnem času: Umetna inteligenca omogoča vesoljskim plovilom, da sprejemajo hipne odločitve na krovu brez čakanja na navodila z Zemlje. To je ključnega pomena za oddaljene misije (kot so roverji na Marsu ali sonde v globokem vesolju), kjer lahko komunikacijske zamude trajajo od minut do ur. S tem, ko deluje lokalno, UI omogoča hitre odzive na dinamične dogodke – rover se lahko ustavi in izogne nevarnosti v trenutku, ko jo zaznajo kamere, ali pa satelit v zadnjem hipu izvede manever izogibanja vesoljskim odpadkom. V bistvu UI omogoča stopnjo samostojnosti, ki omogoča, da se misije nadaljujejo varno in učinkovito tudi, ko so brez stika z Zemljo. Prav tako to zmanjša potrebo po stalnem človeškem nadzoru. Na primer, demo Remote Agent je pokazal, da lahko UI samostojno v realnem času odpravi napake na vesoljskem plovilu jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov. Nedavno je eksperiment Sentinel-2 za gozdne požare pokazal, da zaznavanje nevarnosti (kot so požari ali nedovoljena plovba) neposredno na krovu zagotavlja skoraj takojšnja opozorila reševalcem v primerjavi z večurnimi ali celo večdnevnimi zamudami, če bi se vsa obdelava izvajala na Zemlji sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. Splošno gledano lahko avtonomna UI “na kraju dogodka” dramatično pospeši tempo misije in znanstveni izplen.
Učinkovitost pri obdelavi podatkov: Vesoljske ladje danes zberejo veliko več podatkov, kot jih lahko pošljejo na Zemljo zaradi omejene pasovne širine. Umetna inteligenca ponuja rešitev z filtriranjem, stiskanjem in prednostnim obravnavanjem podatkov na izvoru. Sateliti lahko uporabljajo AI algoritme za računalniški vid za izbiro najzanimivejših slik ali pametno stiskanje podatkov (kot Φsat-2 z vgrajenim stiskanjem slik esa.int), s čimer prenašajo vsebinsko bogate informacije in zavržejo podvojene ali zakrite slike. Ta podatkovna triaža maksimizira vrednost vsake minute prenosa. Na primer, Φsat-1 je z AI zavrgel oblake na slikah, tako da je do analitikov prišlo 30 % več uporabnih slik namesto praznih oblačnih posnetkov esa.int. Podobno lahko AI združi podatke iz več senzorjev na satelitu in tako zmanjša količino – npr. ustvari poročilo o dogodku na visoki ravni iz več meritev, namesto da bi pošiljal vse surove podatke. Ta učinkovitost je ključna za misije, kot so konstelacije za opazovanje Zemlje, pri katerih bi neprekinjeno slikanje preobremenilo zemeljske postaje brez sprotnega filtriranja. Tudi na Zemlji AI pomaga upravljati poplavo podatkov: modeli strojnega učenja pregledujejo terabajte slik ali telemetrije in iščejo anomalije ali zanimive cilje, kar močno zmanjša ročno delo in zagotovi, da pomembne informacije niso spregledane. V bistvu AI deluje kot inteligentni upravitelj podatkov, ki poskrbi, da iz omejenih komunikacijskih možnosti pridobimo več vpogleda.
Izboljšane operacije misij in razširljivost: Avtomatizacija s pomočjo umetne inteligence omogoča upravljanje bistveno bolj zapletenih operacij, kot bi jih bilo mogoče izvesti ročno. En sam nadzorni sistem, ki ga poganja umetna inteligenca, lahko koordinira ducate vesoljskih plovil, načrtuje na tisoče opazovanj ali izvaja hitro ponovno načrtovanje kot odziv na spremembe – naloge, ki bi človeške operaterje preobremenile tako po obsegu kot hitrosti. To postaja vse bolj pomembno, saj uvajamo megakonstelacije in izvajamo misije z več elementi. Načrtovanje in optimizacija virov na osnovi umetne inteligence lahko bistveno izboljšata izkoriščenost virov (satelitski senzorji, čas anten, gorivo), saj najdeta optimalne rešitve, ki bi jih ljudje morda spregledali. Na primer, načrtovalnik na osnovi umetne inteligence lahko poveča izkoristek konstelacije za opazovanje s tem, da zagotovi, da sateliti ne podvajajo pokritosti in da so v nekaj minutah dinamično preusmerjeni na nujne cilje (kot so nenadne naravne nesreče). Umetna inteligenca je tudi neutrudna in lahko sisteme nadzoruje 24/7 brez popuščanja pozornosti ter takoj zazna težave. Posledično se izboljša zanesljivost – umetna inteligenca lahko ujame in popravi manjša odstopanja, preden prerastejo v večje težave. Program GOES-R je zaslugo za podaljšanje življenjske dobe satelitske misije pripisal nadzoru z umetno inteligenco, ki je preprečil okvare asrcfederal.com asrcfederal.com. S stroškovnega vidika pa umetna inteligenca in avtomatizacija zmanjšujeta potrebo po delovni sili: agencije lahko delujejo z več sateliti, ne da bi za to potrebovale eksponentno večje nadzorne ekipe. SpaceX je to dokazal z upravljanjem flote raket Falcon 9, ki pristajajo avtonomno – s tem so odpravili potrebo (in tveganje) po ročnih reševalnih operacijah, prav tako pa upravljajo tisoče satelitov Starlink z relativno majhno ekipo, deloma prav zaradi avtonomnih sistemov. Skratka, umetna inteligenca omogoča, da so vesoljske operacije bolj razširljive, učinkovite in odporne, kar posledično znižuje stroške in povečuje ambicije glede misij, ki si jih lahko zastavimo.
Nove zmogljivosti in storitve: Umetna inteligenca ne izboljšuje zgolj obstoječih procesov – omogoča tudi povsem nove koncepte misij. Nekatere stvari prej preprosto niso bile možne brez AI. Na primer, prilagodljivi znanstveni instrumenti (kot je Perseveranceov PIXL, ki z uporabo AI odloča, katere kamnite značilnosti analizirati jpl.nasa.gov jpl.nasa.gov) lahko izvajajo raziskave, ki bi bile nepraktične s stalnim vodenjem z Zemlje. Sateliti v roju lahko s pomočjo AI sodelujejo pri opazovanjih (npr. za interferometrijo sintetične odprtine radarja ali večkotno slikanje) in kot skupina dosegajo kompleksne meritve. AI lahko omogoči “mislijoča” plovila, ki se dinamično rekonfigurirajo – prihodnji sateliti bi lahko energijo ali načine delovanja senzorjev samodejno prilagajali s pomočjo AI, da bi dosegli cilje misije v spremenljivih pogojih. V zemeljski orbiti so geoprostorske analize, ki jih poganja AI, postale storitev sama po sebi: podjetja prodajajo opozorila, kot so “na teh koordinatah je nova zgradba” ali “zdravje pridelka se na tem območju slabša,” ki jih ustvari AI z analizo satelitskih podatkov. Takšna storitev vpogleda v Zemljo v skoraj realnem času na svetovnem merilu brez AI ni bila izvedljiva. V raziskovanju vesolja bi AI lahko omogočila povsem nove načine raziskovanja, na primer roverje ali drone, ki samostojno raziskujejo pred glavno misijo, ali pristajalnike, ki avtonomno iščejo biosignature in sprejemajo odločitve o zbiranju vzorcev – znanost izvajajo na kraju samem na načine, za katere zdaj zanašamo na znanstvenike doma. Tudi človeške misije imajo koristi, saj lahko AI asistenti pomagajo posadki pri diagnostiki, prevodih ali psihično zahtevnih izračunih, kar učinkovito poveča zmogljivost male posadke. Glavno sporočilo je, da AI širi možnosti vesoljskih sistemov in omogoča, da so misije bolj ambiciozne in prilagodljive kot kadar koli prej.

Izzivi uporabe umetne inteligence v vesolju

Čeprav so koristi velike, uporaba AI v vesoljskem okolju prinaša pomembne izzive in omejitve:

Omejitve računalniške zmogljivosti (moč, procesiranje, pomnilnik): Vesoljske ladje imajo omejene energetske vire in običajno skromno procesorsko strojno opremo v primerjavi s kopensko računalništvom. Procesorji z visoko zmogljivostjo prav tako ustvarjajo toploto, ki jo je treba v vakuumu odvajati. Poganjanje AI algoritmov (še posebej globokih nevronskih mrež) je lahko računsko zahtevno in energetsko potratno. Izziv je bodisi zasnovati dovolj “lahko” umetno inteligenco ali zagotoviti več računalniške moči na krovu brez prekoračitve omejitev glede velikosti/teže/moči. Nekaj napredka je bilo doseženega (kot je omenjeno z novimi procesorji), vendar so procesorji na vesoljskih plovilih še vedno daleč za najnaprednejšimi strežniki. Inženirji morajo previdno uravnotežiti delovno obremenitev AI v primerjavi s porabo energije – npr. AI za obdelavo slike lahko deluje le, ko je vesoljska ladja na sončni svetlobi in lahko črpa energijo iz sonca, ter preide v mirovanje, ko je v mrku. Eksperiment umetne inteligence Sentinel-2 na krovu je poudaril, da je ponovitev zemeljske obdelave podatkov v orbiti »računsko zahtevna in težko izvedljiva z omejenimi viri na krovu« sentinels.copernicus.eu. Ekipa je morala razviti energetsko varčne algoritme in celo lasten nizkolatenčni postopek koregistracije, da je bilo to izvedljivo sentinels.copernicus.eu sentinels.copernicus.eu. To poudarja, kako šteje vsak cikel procesorja in vat energije v vesolju. Poleg tega je pomnilnika malo – AI modeli, ki imajo na Zemlji več sto MB, morajo biti zmanjšani ali kvantizirani na morda nekaj MB, da ustrezajo pomnilniku vesoljske ladje. Skratka, vesoljsko okolje AI inženirje prisili, da optimizirajo za izjemno učinkovitost, in ne more vsak AI algoritem brez pomembnih poenostavitev zlahka delovati v vesolju.
Sevanje in zanesljivost: Vesolje je okolje z močno sevanjem, še posebej izven nizke Zemljine orbite. Delci z visoko energijo lahko povzročijo spremembo bitov ali poškodbe v elektronskih vezjih – ta pojav imenujemo enkratne napake dogodkov (single event upsets). To je problematično za AI izračune, saj lahko spremenjen bit v teži nevronske mreže ali registru procesorja vodi do nepravilnih odločitev ali celo zrušitve sistema. Procesorji, odporni na sevanje, to ublažijo s posebno zasnovo (npr. pomnilnik s korekcijo napak, redundantna vezja), vendar težave ne morejo popolnoma odpraviti in pogosto zaostajajo pri zmogljivosti. Zagotavljanje, da so AI sistemi odporni na napake, je zato velik izziv. Razvijalci morajo vključiti zaznavo napak (kot so preverjanja razumnosti izhodov) in mehanizme varnega delovanja – na primer, če je izhod AI nenavaden ali če model postane neodziven, naj vesoljsko plovilo preklopi na varni način ali se vrne k enostavnejšim kontrolnim zakonitostim. Tudi sami AI algoritmi morda potrebujejo redundanco; raziskovalci so preučevali ansambelske modele ali logiko večinske odločitve, da ena sama sprememba bita ne bi katastrofalno spremenila izida. Testiranje AI programske opreme pod sevanjem (npr. z uporabo žarkov delcev z visoko energijo v laboratorijih) je zdaj pomemben del validacije. Omejitev velja tudi za strojno pospeševanje: mnogi komercialni AI pospeševalniki (GPU-ji, TPU-ji) niso odporni na sevanje. Projekti kot je NASA-in PULSAR eksperiment preizkušajo COTS (komercialno dostopno) AI strojno opremo v nizkih tirnicah, vendar bo vsaka misija v globoko vesolje najverjetneje potrebovala specializirane čipe. Na splošno je usklajevanje računalniških potreb AI z zahtevo po zanesljivem, na sevanje odpornem delovanju ključen tehnični izziv za AI v vesolju.
Verifikacija in zaupanje: AI sistemi, zlasti tisti, ki vključujejo strojno učenje, so lahko »črne škatle«, ki nimajo zanesljivo predvidljivega vedenja v vseh scenarijih. Vesoljske misije zahtevajo izjemno visoko zanesljivost – satelita ni mogoče preprosto ponovno zagnati ali takoj posredovati, če na razdalji 100 milijonov kilometrov sprejme napačno odločitev. Zato mora biti vsak avtonomni AI rigorozno preverjen in potrjen. To je zahtevno, saj je prostor stanj (vse možne situacije) pri nečem, kot je avtonomna navigacija, ogromen, ML sistemi pa se lahko izven učnih podatkov vedejo nepredvidljivo. Obstaja tveganje, da lahko robni primeri povzročijo napake – npr. AI za analizo slik lahko nenavadne senzorske artefakte napačno prepozna kot značilnost in sprejme napačno odločitev. Pridobivanje zaupanja v AI odločitve je ovira; operaterji so upravičeno previdni pri predaji nadzora. Aeronavtična skupnost razvija nove metode validacije za AI, kot so Monte Carlo simulacije tisočev naključnih scenarijev za statistično oceno varnosti ali formalne verifikacijske tehnike za enostavnejše kontrolorje, ki temeljijo na učenju. Drug vidik je razložljivost – za določene aplikacije (kot so obramba/obveščevalne službe) morajo uporabniki razumeti, zakaj je AI predlagal določen manever ali izbral določen cilj fedgovtoday.com. Zagotavljanje, da AI zna razložiti svoje razloge (ali pa jih vsaj inženirji lahko razumejo naknadno), je trenutno področje raziskav. Dokler teh izzivov verifikacije ne bomo premagali, bo uporaba AI v kritičnih vlogah lahko omejena ali pa bo zahtevala človeka v zanki kot rezervni nadzor. To je tako organizacijski in procesni kot tehnični izziv: vključuje postavljanje novih standardov in postopkov certificiranja za AI v vesolju, podobno kot se certificira programska oprema za letenje.
Omejitve pri komunikaciji in posodabljanju: Ko je vesoljsko plovilo izstreljeno, je posodabljanje njegove programske opreme ali AI modelov zahtevno, še posebej za misije zunaj Zemljine orbite. Za razliko od naprav, povezanih z internetom na Zemlji, imajo vesoljski sistemi občasne, nizkopasovne komunikacijske povezave. Nalaganje velike nove nevronske mreže na marsovski rover lahko, na primer, globokovesoljski mreži vzame več ur dragocenega komunikacijskega okna. Poleg tega, če gre pri posodobitvi kaj narobe, je povrnitev na starejšo različico težavna in lahko ogrozi celotno misijo. To predstavlja izziv pri vzdrževanju aktualnosti AI sistemov z novimi podatki ali metodami. Revolucionarni novi ML model, razvit po izstrelitvi? Uvedba je praktična le, če je misija posebej prilagojena za fleksibilna nalaganja (kot to načrtuje Φsat-2 esa.int). Večina misij bo morala zanašati na AI, s katerim so bile izstreljene, kar pomeni, da je treba sistem narediti dovolj robusten že na začetku. Dodatno omejena povezljivost pomeni, da če AI naleti na situacijo izven svojega učenja, pogosto ne more takoj zaprositi za pomoč ali več podatkov. Zato imajo planetarni roverji še vedno veliko nadzorovanja s tal – če roverjev AI ni prepričan glede skale, navadno pošlje podatke na Zemljo, da jih analizirajo znanstveniki, brez tveganja napačne odločitve. Sčasoma bi lahko izboljšana komunikacijska infrastruktura (kot laserske komunikacijske relejne postaje) in učenje na krovu to omilila, a za zdaj je omejitev povsem realna.
Etični in varnostni vidiki: Ker AI prevzema več odločanja v vesolju, se pojavljajo vprašanja o etičnih mejah in varnostnih mehanizmih. V obrambnih scenarijih, na primer, če AI prepozna satelit kot sovražnega in celo predlaga protiukrepe, mora biti zagotovljen strog človeški nadzor, da preprečimo nenamerno zaostrovanje – to je vesoljski ekvivalent razprave o avtonomnem orožju. V civilnih misijah pa moramo zagotoviti, da AI vedno postavi varnost plovila na prvo mesto; ne želimo, da bi AI potiskal sistem prek varnih meja zaradi doseganja znanstvenega cilja. Obstaja tudi tveganje pristranskosti AI – če je AI izurjen na določenih Zemeljskih posnetkih, pa ga nato uporabimo v drugem okolju (drugačno podnebje ali pokrajina), so lahko rezultati pristranski. Pri astronomiji morajo biti znanstveniki pozorni, da so AI algoritmi (npr. za iskanje eksoplanetov ali zaznavanje kozmičnih dogodkov) dovolj razumljeni, da v odkritja nenamerno ne vnašajo pristranskosti. Ti izzivi pomenijo, da je treba vlogo AI natančno določiti in nadzirati. Številne misije sprejemajo pristop stopenjske avtonomije – AI lahko samostojno sprejema odločitve z manjšim tveganjem, vse kar pa je ključnega pomena ali potencialno nevarno pa zahteva potrditev z Zemlje ali vsaj možnost preglasitve.

Povzemimo: vpeljava AI v vesolje je vse prej kot preprosta naloga. Zahteva vrhunsko inženirstvo za ustvarjanje sistemov, ki so učinkoviti, robustni in zaupanja vredni za uporabo v vesolju. Misije običajno začnejo s previdno uporabo AI (podpora pri odločitvah, svetovalne vloge ali polavtonomni načini) in le postopoma razširjajo avtonomijo, ko se zaupanje povečuje. Kljub temu pa je smer razvoja jasna – premagovanje teh izzivov z naprednejšo tehnologijo (npr. z radijsko odpornimi AI čipi) in metodologijami (npr. boljšim preverjanjem in testiranjem na tirnici).

Prihodnji trendi in smeri raziskav

V prihodnjih letih se bo vloga AI v vesoljskih sistemih še poglabljala. Ključni trendi in raziskovalna področja vključujejo:

Raziskovanje vesolja z umetno inteligenco: Umetna inteligenca bo v središču naslednje generacije raziskovalnih misij. Prihodnji robotski raziskovalci – bodisi roverji na Marsu, lunarni roboti ali sonde za raziskovanje globokega vesolja – bodo imeli vse večjo raven avtonomije. NASA-in Dragonfly rotorcraft (ki naj bi Titan raziskoval v 30. letih tega stoletja) bo potreboval umetno inteligenco za navigacijo po neznanem terenu in atmosferi Titana ter se bo moral samostojno premikati po Saturnovi luni do različnih znanstvenih lokacij. Podobno bodo prihodnje misije na Mars (na primer roverji za vračanje vzorcev) verjetno uporabljale umetno inteligenco za avtonomno srečevanje s posodami za vzorce ali za znanstvene odločitve o tem, katere vzorce zbrati. Ko načrtujemo človeške misije na Mars, bo umetna inteligenca posadki pomagala pri upravljanju habitata, navigaciji na površju in pri sprotni znanstveni analizi (ker astronavti niso strokovnjaki za vse, bi jim lahko AI asistent pomagal prepoznati geološke značilnosti ali poiskati znake življenja v podatkih). Z umetno inteligenco podprta znanost je velik trend: namesto da bi vesoljske ladje le zbirale podatke in jih pošiljale na Zemljo, bodo vse pogosteje podatke razlagale že na krovu ter se odločale, kaj je zanimivo. Raziskovalci uporabljajo izraz »znanstvena avtonomija« – vesoljsko plovilo, ki ve, kaj iskati, in lahko prilagodi svojo misijo, da sledi zanimivim odkritjem brez dolgega čakanja na zemeljske ukaze nas.nasa.gov. Medplanetarne misije bodo uporabljale umetno inteligenco tudi za upravljanje z napakami v zahtevnih pogojih globokega vesolja, kjer lahko hitra odzivnost pomeni razliko med nadaljevanjem ali izgubo misije. Obstaja celo vizija AI raziskovalcev, ki bi lahko delovali v okoljih, preveč nevarnih za ljudi ali običajne sonde – na primer, prihodnji krio-robot (robot, ki prebada led) z umetno inteligenco na Evropi bi lahko samostojno iskal mikrobno življenje v podlednih oceanih in na mestu presojal, katere vzorce analizirati. Skupno gledano velja umetna inteligenca za ključno orodje za hitrejše in bolj oddaljeno raziskovanje – omogoča več znanosti z manj neposrednega nadzora. Vesoljske agencije imajo za to jasne strategije (npr. NASA-ova strateška usmeritev AI Exploration 2040 captechu.edu), ki umetno inteligenco vidi kot »inteligentnega kopilota« za človeške raziskovalce in kot avtonomnega agenta za robotske raziskovalce.
Avtonomne satelitske konstelacije in megakonstelacije: Ko število aktivnih satelitov skokovito narašča, bo upravljanje teh flot močno odvisno od umetne inteligence in avtomatizacije. Verjetno bomo videli s konstelacije, ki jih poganja UI, kjer se sateliti povezujejo prek medsatellitskih povezav in sprejemajo skupne odločitve. Pri komunikacijskih konstelacijah bi to lahko pomenilo dinamično usmerjanje podatkov skozi omrežje glede na zastoje ali pa avtomatsko prilagajanje moči in frekvenc s strani satelitov za zmanjšanje medsebojnih motenj (prostoruporabna različica optimizacije omrežij na podlagi UI). Pri konstelacijah za opazovanje Zemlje pa bi si sateliti lahko izmenjevali informacije o tarčah – če umetna inteligenca enega satelita zazna nekaj (npr. gozdni požar), lahko druge opozori, da prerazporedijo naloge in samodejno posnamejo komplementarna opazovanja. Konstelacije bodo morale prav tako samostojno vzdrževati svojo orbitalno konfiguracijo; umetna inteligenca lahko pomaga pri stalnem letenju v formaciji, kjer sateliti ohranjajo natančne relativne položaje (kot bo testirala prihajajoča ESA misija Proba-3 z dvojnim satelitom, ki bo morda uporabljala vodenje z UI za natančno letanje v formaciji). Pri megakonstelacijah v nizki Zemeljski orbiti (desettisoče satelitov kot Starlink, OneWeb, Amazonov Kuiper) pa izogibanje trčenjem in usklajevanje prometa postaneta velikanski nalogi – tu bo UI najverjetneje predstavljala hrbtenico sistemov za upravljanje vesoljskega prometa, sledenje vsakemu satelitu in izvajanje izogibalnih manevrov na globalno usklajen način, da izogibanje enega satelita ne privede do nove nevarnosti trka z drugim. Prav tako lahko pričakujemo več medsatellitske umetne inteligence: porazdeljeni algoritmi UI, ki delujejo čez več satelitov za skupno reševanje težav (nekako kot decentralizirano nevronsko omrežje v vesolju). Na primer, skupina satelitov lahko skupno obdeluje sliko, pri čemer vsak opravi del naloge, ali pa izvede porazdeljeno senzorsko nalogo, kjer UI na krovu vsakega satelita reši del večjega izračuna (npr. kartiranje 3D-strukture z več vidnih točk). Trend se torej premika od posameznih pametnih satelitov k pametnim rojem satelitov. To bo spremenilo naš pogled na misije – namesto ena misija = en satelit bomo imeli s strani UI orkestrirane konstelacije, ki dosegajo cilje misije kot enoten sistem. Agencija za napredne obrambne raziskovalne projekte (DARPA) in druge aktivno eksperimentirajo na tem področju (npr. DARPA-in pristop Sistem-sistemov za vesolje). Za dosego tega bodo potrebne zanesljive medsatellitske povezave in standardizirani protokoli, da bodo sateliti lahko komunicirali in razmišljali skupaj. Rezultati tega bodo lahko večja odpornost (če en satelit odpove, ga drugi nadomestijo), globalna pokritost v realnem času z inteligentnim prerazporejanjem nalog ter zmanjšana potreba po človeškem posredovanju pri rutinskem upravljanju konstelacij.
Sodelovanje človeka in umetne inteligence v vesolju: Na področju človeških vesoljskih poletov se pričakuje, da bo umetna inteligenca igrala vedno večjo vlogo kot pomočnik posadke in partner pri misijah. Vesoljska plovila in habitati prihodnosti (na primer tisti za Artemisovo bazo na Luni ali tranzitno plovilo za Mars) bodo verjetno vključevali sisteme umetne inteligence za upravljanje življenjske podpore, optimizacijo porabe energije in toplote ter zaznavanje anomalij – v bistvu gre za “avtopilota” habitata, ki prevzame rutinske ali ključne neprekinjene naloge, da se lahko astronavti posvetijo raziskovanju. Začetni namig tega smo videli s CIMON-om na Mednarodni vesoljski postaji, v prihodnosti pa lahko pričakujemo še naprednejše pogovorne umetne inteligence, ki bodo odgovarjale na vprašanja astronavtov (“Kako popravim ta filter za zrak?” – z uporabo navodil) ali celo nudile medicinske nasvete s primerjanjem simptomov z medicinsko bazo podatkov. NASA je razvijala koncepte virtualnih asistentov (v ESA-jevih Analog-1 eksperimentih so preizkusili nekaj interakcije človek-robot, NASA-in program za raziskovanje človeka pa preučuje podporo podobno agentom za izolirana okolja). Do 2030-ih bi lahko imeli astronavti na misijah v globokem vesolju spremljevalca z umetno inteligenco, ki bi spremljal njihovo kognitivno in čustveno stanje (kar bi pomagalo omiliti psihološke izzive dolgih misij) ter služil kot vez s kontrolnim centrom na Zemlji z povzemanjem komunikacij ali vodenjem rutinskih prijav. Teleoperacija je še eno področje – astronavti lahko za daljinsko upravljanje roverjev ali dronov na planetarni površini uporabijo AI (umetna inteligenca lahko omogoča samodejno stabilizacijo ali izogibanje predmetom, kar olajša delo astronavta). Umetna inteligenca bo v bistvu povečala človeško produktivnost in varnost: če astronavt izvaja zahtevno popravilo, lahko AI poskrbi, da se ne spregleda noben korak, prilagodi okoljsko upravljanje ali celo usklajeno manipulira sekundarno robotsko roko s človeško. Ta oblika sodelovanja se imenuje “kognitivna avtomatizacija” – AI opravi težje kognitivne postopke in reševanje težav, medtem ko ga usmerja človek. Konkreten primer v bližnji prihodnosti je NASA-in načrt za uporabo tehnologije Alexa glasovnega asistenta (od Amazona), prilagojene za vesolje, ki je bila (v omejenem obsegu) demonstrirana na vesoljskem plovilu Orion med misijo Artemis I. Prihodnje različice bi lahko komunicirale s sistemi vesoljske ladje – astronavt bi lahko rekel: “Računalnik, diagnosticiraj stanje naših sončnih celic,” in umetna inteligenca bi zbrala telemetrijo ter sporočila odgovor. Končni cilj je, da bodo posadke pri misijah bolj avtonomne od Zemlje, kar je nujno, ko se pomaknemo dlje (ker zamik zaradi hitrosti svetlobe in morebitne prekinitve komunikacije pomenijo, da morajo biti posadke samozadostne). Sistemi umetne inteligence, ki bodo namenjeni človeški uporabi, bodo morali opraviti veliko testiranj in potrjevanj, toda napredek na področju potrošniških AI asistentov in robotike se nenehno preliva v vesoljsko uporabo.
UI za medplanetarne in globokovesoljske misije: Ko misije potujejo dlje (Mars, asteroidi, zunanje planete in naprej), UI postaja ne le koristna, ampak pogosto ključna. Eden glavnih razlogov je zakasnitev komunikacije – na Marsu je enosmerni čas svetlobe 4–20 minut; pri Jupitru je več kot 30 minut. Vesoljsko plovilo pri Jupitru ali Saturnu ni mogoče upravljati neposredno z Zemlje. Zato bodo prihodnje globokovesoljske sonde potrebovale UI za navigacijo (optična navigacija s pomočjo lun/zvezd, izogibanje nevarnostim v realnem času za pristajalne module), za znanstveno avtonomijo (na primer izbira katerih vzorcev pobrati na kometu ali odločanje o prilagoditvi orbite za boljše opazovanje česa zanimivega) in za upravljanje napak na krovu (ker čakanje eno uro na navodila z Zemlje lahko pomeni izgubo misije). Projekti, kot je NASA-in predlagani lander Europa, so proučevali izbiro ciljev s pomočjo UI – pristanek blizu zanimivih značilnosti in nato dovoljenje, da UI landerja odloči, katere vzorce ledu stopiti in analizirati za biosignature, glede na odčitke senzorjev. Poleg tega bi avtonomne jate majhnih sond lahko raziskovale okolja, kot so Saturnovi obroči ali jame na Marsu; za koordinacijo teh jat daleč od Zemlje bo potrebna lokalna kontrola na osnovi UI. Samo razporejanje globokovesoljske mreže bi lahko uporabljalo UI za optimalno razporeditev časa komunikacije med številnimi oddaljenimi misijami, še posebej, ko pošiljamo vedno več sond. Drug napreden koncept je znanstveno sklepanje na krovu: predstavljajte si teleskop, kot je JWST ali prihodnji vesoljski observatorij, ki uporablja UI za odločanje v realnem času, ali se je v njegovih podatkih zaznala prehodna dogodka (kot je supernova ali izbruh gama žarkov), in nato samostojno ponovno usmeri ali prilagodi opazovanja, da ga ujame – v bistvu izvaja odkrivanje in nadaljnja opazovanja na krovu. To bi lahko bistveno povečalo znanstveni izplen, saj bi se lahko odzvali hitreje kot z vmesno človeško odločitvijo, še posebej pri kratkotrajnih pojavih. Verjetno bomo UI videli tudi pri načrtovanju tirnic za zapletene večgravitacijske poti ali pri ohranjanju položaja okoli nestabilnih orbitalnih točk (kot je orbitator Gateway okoli Lune) – naloge, kjer je prostor možnosti ogromen in lahko optimizacija z UI učinkoviteje poišče rešitve. Skratka, dlje in dlje kot gredo misije, bolj se morajo zanašati na pametno inteligenco na krovu, kar pomeni, da gresta raziskovanje globokega vesolja in razvoj UI z roko v roki.
AI v satelitskih konstelacijah in mega-konstelacijah: (Pokrito zgoraj pri avtonomnih konstelacijah, vendar za podrobnejšo razlago mega-konstelacij posebej.) Pri desettisočih satelitih, ki zagotavljajo neprekinjen globalni širokopasovni dostop (Starlink itd.), je ročno upravljanje neizvedljivo. Prihodnje mega-konstelacije bodo verjetno uporabljale visoko stopnjo centralizirane in distribuirane umetne inteligence. Centralizirana umetna inteligenca (na zemeljskih strežnikih) bo analizirala splošno stanje omrežja in izdajala visokoleteče prilagoditve (na primer premikala satelite med orbitalnimi ravninami za zmanjšanje zastojev ali optimizirala prenos med zemeljskimi postajami glede na napovedano povpraševanje uporabnikov). Distribuirana umetna inteligenca (na krovu) bo satelitom omogočila, da se lokalno dogovarjajo o uporabi spektra in sodelovalno izvajajo izogibanje trkom. Koncept federated learning bi lahko imel vlogo – sateliti bi lahko lokalno trenirali manjše modele na podatkih o orbiti in delili vpoglede s centralnim sistemom brez potrebe po popolnih podatkovnih nizih za vsakega posebej, kar bi kolektivno izboljšalo odzive na vesoljsko vreme ali strategije kompenzacije upora. Drug trend je ideja “pametnih koristnih tovorov”: na primer, pri slikovnih konstelacijah vsako satelitsko kamero v orbiti analizira umetna inteligenca, tako da se prenašajo le ključni dogodki. Z rastjo števila slikovnih satelitov bo to ključno za preprečevanje preplavljenosti zemeljskih analitikov s podvojenimi posnetki. Podjetja že raziskujejo uporabo umetne inteligence na “robovih” konstelacije prav iz tega razloga (npr. Satellogic in druga podjetja so govorila o predobdelavi slik v orbiti). Pri komunikacijskih konstelacijah bi umetna inteligenca lahko upravljala laserske povezave med sateliti – dinamično rekonfigurirala topologijo omrežja, da bi obšla izpade ali zmanjšala zakasnitev do določenih regij v času največje uporabe. Bistvo je, da bodo mega-konstelacije delovale kot ogromni distribuirani stroji, umetna inteligenca pa bo njihov operacijski sistem. Pojavlja se tudi novo vprašanje koordinacije vesoljskega prometa med različnimi konstelacijami – morda bodo nevtralni sistemi umetne inteligence lahko posredovali med, denimo, Starlinkom in konstelacijo drugega podjetja ter tako zagotavljali preprečevanje motenj in varno delitev orbitalnih rež. Regulatorji, kot so FCC in mednarodna telesa, bi lahko v prihodnjih satelitih zahtevali določene zmožnosti avtonomne koordinacije za obvladovanje tega večakterskega okolja. Vse to nakazuje na prihodnost, kjer bo zemeljski orbitalni prostor aktiven, samoupravljajoč se ekosistem satelitov – “Internet stvari v vesolju” – umetna inteligenca pa bo vezivo, ki ga drži skupaj.
Kvantno računalništvo in umetna inteligenca v vesolju: Čeprav je še v povojih, bi združevanje kvantnega računalništva z umetno inteligenco (“kvantna UI”) lahko nekoč postalo prelomnica za vesoljske aplikacije. Kvantni računalniki lahko določene razrede problemov rešujejo veliko hitreje kot klasični – pomembni primeri vključujejo optimizacijske probleme, šifriranje/dešifriranje ter naloge prepoznavanja vzorcev. Če bodo kvantni procesorji ustrezali zahtevam za uporabo v vesolju, bi plovilo lahko nosilo majhen kvantni koprocesor za pospeševanje algoritmov UI ali za izjemno hitro analizo podatkov. Ena od možnih uporab je kvantno izboljšano strojno učenje: kvantni računalnik bi lahko izvajal dele izračunov v nevronskih mrežah ali pomagal učinkoviteje učiti modele, kar bi omogočilo izvajanje bolj zapletenih modelov UI z omejenimi viri nstxl.org. Druga možnost je varnost komunikacije – kvantno računalništvo bi lahko okrepilo šifriranje satelitskih komunikacij (kvantna porazdelitev ključev je že v preizkušanju prek satelitov), umetna inteligenca pa bi lahko upravljala edinstven šum in napake kvantnih komunikacijskih kanalov. Kar zadeva podporo na Zemlji, organizacije kot sta NASA in ESA razmišljajo o uporabi kvantnih računalnikov na Zemlji za načrtovanje misij in obdelavo vesoljskih podatkov; na primer, kvantna optimizacija bi lahko izboljšala načrtovanje poti medplanetarnih misij ali razporejanje tisočev opazovanj za mega-konstelacije na način, ki ga klasični računalniki ne morejo izvesti v razumnem času nstxl.org kroop.ai. IBM in drugi so že začeli partnerstva (IBM ima kvantni mrežni program, kjer npr. CERN in nekatere vesoljske agencije sodelujejo pri iskanju potencialnih uporab). Možno je, da bodo v desetletju ali dveh določeni sateliti (še posebej vojaški ali velike globoko-vesoljske sonde) uporabljali na sevanje odporne kvantne procesorje za specializirane naloge – četudi zgolj za vrhunsko šifriranje ali simulacijo fizikalnih pojavov z visoko natančnostjo. Poleg tega bi kvantni senzorji (kot so kvantni gravimetri ali ure), ki ustvarjajo podatke, lahko uporabili UI za interpretacijo teh podatkov – to področje se imenuje kvantno izboljšano UI zaznavanje. Čeprav je kvantno računalništvo v vesolju še eksperimentalno, se pričakuje konvergenca: kvantna UI bi lahko v nekaj sekundah izračunala ogromne trajektorije ali simulacije plovil, ali pa omogočila nove zmogljivosti, kot so sprotna optimizacija velikih omrežij ter razbijanje trenutno nerazrešljivih kod nstxl.org. Prvi koraki so že narejeni (Kitajska je izstrelila kvantne znanstvene satelite, komercialna podjetja pa pošiljajo sistemske komponente v mikrogravitacijo na preizkus). Skratka, kvantna tehnologija bi lahko nekoč pospešila UI v vesolju, UI pa bo pomagala izkoristiti kvantne pojave – skupaj bodo gnanli naslednjo mejo vrhunskih izračunov izven Zemlje. Zaenkrat gre za prihodnji trend, ki je vreden opazovanja, ob tem poteka tudi veliko razvoja in raziskav.
Napredne tehnike umetne inteligence: generativno oblikovanje, digitalni dvojčki in še več: Naslednja prihodnja usmeritev je uporaba umetne inteligence ne le pri delovanju, temveč tudi pri načrtovanju in testiranju vesoljskih sistemov. Algoritmi za generativno oblikovanje, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko samostojno ustvarijo optimalne strukture ali komponente vesoljskih plovil z raziskovanjem ogromnega števila oblikovalskih možnosti (znotraj določenih omejitev) – NASA je že uporabila generativno umetno inteligenco za načrtovanje boljših oblik anten in lahkih struktur za vesoljska plovila nstxl.org. Ta trend se bo verjetno nadaljeval in omogočil hitrejši razvoj strojne opreme, optimizirane za zmogljivost. Digitalni dvojčki – virtualne replike vesoljskih plovil ali celo Zemlje – so prav tako v ospredju. Podjetja kot Lockheed Martin in NVIDIA razvijajo digitalne dvojčke Zemlje, ki jih poganja umetna inteligenca, za simulacijo podnebnih in orbitalnih scenarijev nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Za vesoljska plovila lahko digitalni dvojček, ki se v realnem času posodablja s telemetrijo in analitiko umetne inteligence, napove zdravstvene težave plovila ali simulira manevre pred izvedbo, s čimer se izboljša varnost. NASA in ESA vlagata v ta simulacijska okolja, ki jih poganja umetna inteligenca, kot del operacijskih misij. Nazadnje, dolgoročno gledano, obstaja zanimanje za samovozeča vesoljska plovila (popolnoma avtonomno izvajanje misij) in celo sisteme, ki se sami popravljajo, kjer bi umetna inteligenca lahko usmerjala robote ali 3D-tiskalnike, da popravijo napake na vesoljskih plovilih brez človeškega posredovanja. Zametki teh idej so vidni že danes (na primer, ISS ima 3D-tiskalnike in videli smo prve eksperimenta robotskega dolivanja goriva – dodajte umetno inteligenco in nekoč bi lahko satelit samostojno zakrpal mikrometeoroidno luknjo v svoji sončni celici). Tovrstne zmogljivosti podpirajo koncepte dolgih misij (kot so večletna potovanja ali stalne baze na Luni), kjer je avtonomnost ključna. Vsaka izmed teh smeri – od oblikovanja do konca življenjske dobe – pomeni vse večjo vpetost umetne inteligence v življenjski cikel vesoljskih sistemov.

Povzemimo: v prihodnosti bo umetna inteligenca prešla iz podpornega orodja v nepogrešljivo osnovo vesoljske arhitekture. Imeli bomo pametnejša, bolj neodvisna in bolj sodelujoča vesoljska plovila, ki bodo omogočala ambiciozne podvige, kot so stalna bivališča na Luni, posadkaste odprave na Mars ter orjaške konstelacije v službi Zemlje – vse to bo usklajevala napredna umetna inteligenca, ki jo šele začenjamo razvijati danes. Kot piše v enem industrijskem poročilu, »prihodnost je v povezovanju umetne inteligence s kvantnim računalništvom, reševanju kompleksnih problemov in izboljševanju zmogljivosti misij onkraj današnjih možnosti« medium.com. Prihajajoča desetletja naj bi to napoved potrdila na razburljive načine.

Ključni akterji in prispevalci na področju umetne inteligence in vesolja

Širok ekosistem organizacij poganja napredek na tem stičišču umetne inteligence in vesolja:

Nacionalne vesoljske agencije: NASA in ESA vodita številne pobude na področju umetne inteligence in vesolja. NASA-jev Jet Propulsion Laboratory (JPL) in Ames Research Center sta bila zgodovinsko v ospredju pri uporabi umetne inteligence na misijah (Remote Agent, Autonomous Sciencecraft, avtonomija marsovskih roverjev itd.). NASA vodi tudi Frontier Development Lab (FDL) v partnerstvu z akademsko sfero in tehnološkimi podjetji za uporabo umetne inteligence pri izzivih vesoljske znanosti nasa.gov. ESA-jev Φ-lab (Phi Lab) je namenjen umetni inteligenci in digitalnim tehnologijam za opazovanje Zemlje ter organizira programe, kot je Orbital AI Challenge za zagonska podjetja esa.int esa.int. Nacionalne agencije v Evropi (DLR v Nemčiji, CNES v Franciji, ASI v Italiji itd.) imajo vsak svoje projekte – npr. DLR je so-razvil CIMON, CNES ima laboratorij za umetno inteligenco za izkoriščanje satelitskih slik in avtonomijo, britanska vesoljska agencija pa financira AI poskuse s cubesati. V Aziji sta vse bolj dejavna JAXA na Japonskem in ISRO v Indiji: JAXA z Epsilon raketo z umetno inteligenco in raziskavami avtonomnih sond, ISRO pa raziskuje umetno inteligenco za sledenje orbitnih odpadkov in analizo slik (ter sodeluje z NASA pri DAGGER za geomagnetne nevihte nasa.gov). Kitajska nacionalna vesoljska agencija (CNSA) in povezani kitajski inštituti so prav tako globoko vključeni – kitajske nedavne misije (lunarni roverji, marsovski rover Zhurong) imajo avtonomne funkcije, Kitajska je napovedala načrte za »inteligentno« mega-konstelacijo in celo koncept sončne elektrarne v vesolju, ki bi jo poganjala umetna inteligenca. Čeprav je informacij manj, so kitajske univerze in podjetja (kot je Baidu, ki naj bi sodeloval pri AI za vesoljska plovila) zagotovo ključni akterji. Spodnja črta: glavne vesoljske agencije po svetu prepoznavajo pomen umetne inteligence in namenjajo veliko sredstev v razvoj, testne misije in sodelovanja za njen napredek.

Vojaške in obrambne organizacije: V ZDA so Space Force in organizacije, kot sta Air Force Research Laboratory (AFRL) in DARPA, glavni podporniki razvoja. Omenjeni DARPA-in projekt Blackjack/Pit Boss vključuje izvajalce, kot sta SEAKR Engineering in Scientific Systems Company, DARPA pa pogosto sklepa pogodbe z vodilnimi univerzami (stanfordski SLAB za AI za pristajanje vesoljskih plovil space.com, MIT itd.) za najnaprednejše raziskave. Ameriško Ministrstvo za obrambo je ustanovilo Joint Artificial Intelligence Center (JAIC), ki ima nekatere vesoljske pobude na področju AI, Nacionalna agencija za geoprostorno obveščevalno dejavnost (NGA) pa vlaga v AI za satelitsko obveščevalno dejavnost (organizirajo celo tekmovanja za najboljše algoritme računalniškega vida za satelitske slike). Space Enterprise Consortium (SpEC), pogodbeni mehanizem OTA, je financiral številna mala podjetja za inovacije na področju AI in vesolja nstxl.org – kar kaže na pristop obrambnega ministrstva, da vključi netradicionalne akterje. Svoje programe imajo tudi organizacije NATO in evropske obrambne agencije – npr. britanski Defence Science and Technology Lab (DSTL) je izvedel “space AI hackathone,” francosko vojaško poveljstvo za vesolje pa preučuje uporabo AI za vesoljski nadzor. Ti obrambni akterji ne financirajo samo tehnologije, ampak pomagajo tudi postavljati standarde za zanesljivost AI v kritičnih sistemih. Njihove potrebe (varnost, zanesljivost) pogosto postavljajo izzive, ki jih morajo sistemi AI dosegati.

Startupi NewSpace in tehnološka podjetja: Dinamična skupina startupov premika meje na določenih področjih vesoljskih AI.

Nekaj omenjenih: Planet Labs – pionir pri AI-podprtem opazovanju Zemlje, ki uporablja strojno učenje za vsakodnevno pretvarjanje slik v uporabne vpoglede fedgovtoday.com.Orbital Insight in Descartes Labs – nista upravljavca satelitov, toda uporabljata umetno inteligenco za geolokacijske podatke (satelitske slike, AIS signali itd.) za zagotavljanje obveščevalnih podatkov (na primer sledenje svetovnim zalogam nafte z analizo senc rezervoarjev).LeoLabs – upravlja z zemeljskimi radarji in uporablja umetno inteligenco za sledenje objektom v nizki zemeljski orbiti ter za storitve izogibanja trkom nstxl.org.Cognitive Space – nudi programsko opremo za AI operacije za satelitske flote (v partnerstvu z AWS) aws.amazon.com aws.amazon.com.Ubotica Technologies – majhno podjetje, ki je dobavilo strojno in programsko opremo za umetno inteligenco za ESA-in eksperiment Φ-sat-1 (njihova AI platforma z Intelovim čipom Movidius je v bistvu omogočila Φ-sat).Hypergiant Industries – podjetje za umetno inteligenco, ki se je ukvarjalo tudi z vesoljem (sodelovalo z AFRL pri prototipu avtonomne konstelacije satelitov).Relativity Space – kot je omenjeno, uporablja umetno inteligenco pri 3D tiskanju raket nstxl.org.SkyWatch – uporablja umetno inteligenco za podatkovne platforme, ki povezujejo satelitske posnetke s strankami.Advanced Navigation – razvija rešitve za orbitalno navigacijo, ki jih poganja umetna inteligenca.Kitty Hawk (BlackSky) – uporablja umetno inteligenco za hitro analiziranje slik iz svoje konstelacije majhnih satelitov in nudi “vpoglede kot storitev.” Starlink (SpaceX) – čeprav je pod SpaceX, je pomembno, da je obseg Starlinka zahteval avtomatizirano upravljanje omrežja in izogibanje trkom, domnevno z uporabo umetne inteligence, zaradi česar je študija primera za množično uvedbo.OneWeb in Kuiper (Amazon) bosta prav tako potrebovala avtonomne sisteme.Proizvajalci satelitov, kot sta Satellogic in Terran Orbital, sodelujejo pri uvedbi umetne inteligence na krovu (Satellogic je razpravljal o vključitvi AI čipov za prepoznavanje priložnostnih ciljev slikanja).Obstaja tudi veliko manjših podjetij, ki se ukvarjajo z razvojem umetne inteligence za stvari, kot so sledilniki zvezd na osnovi umetne inteligence (določanje orientacije), z umetno inteligenco izboljšana RF signalna obdelava za satelite in celo uporaba umetne inteligence pri načrtovanju vesoljskih misij (npr. Analytical Graphics, Inc.).(AGI, ki je zdaj del podjetja Ansys, ima elemente umetne inteligence v svojih orodjih za trajektorije in vesoljske situacije).Nazadnje si zaslužijo omembo tudi univerze in raziskovalni laboratoriji: Stanfordov Space Rendezvous Lab (za avtonomno pristajanje) space.com, MIT-jev Space Systems Lab (ki dela na porazdeljeni avtonomiji satelitov), Caltech (pokriva umetno inteligenco v astronomiji in avtonomiji, poleg tega pa Caltechovi zagonski podjetji Ventures kot je SCIENTIA, ki razvijajo umetno inteligenco za vesoljska plovila), University of Toronto’s Space Flight Laboratory in še mnogi drugi po svetu, ki ustvarjajo raziskave, na katerih temeljijo prihodnje aplikacije.

Uveljavljena vesoljska podjetja: Tradicionalna vodilna vesoljska podjetja, kot so Lockheed Martin, Airbus Defence & Space, Boeing, Northrop Grumman in Thales Alenia Space, vse bolj vključujejo umetno inteligenco v svoje izdelke in storitve. Lockheed Martin deluje na več področjih: ima svojo AI Factory za interno uporabo, SmartSat arhitekturo za satelite ter sodeluje z NVIDIA pri digitalnih dvojčkih z umetno inteligenco in računalništvu na robu omrežja nvidianews.nvidia.com developer.nvidia.com. Airbus je razvil CIMON-a in uporablja umetno inteligenco za analizo satelitskih slik (prek svoje hčerinske družbe Airbus Intelligence), poleg tega pa verjetno vključuje avtonomijo v svoje prihodnje platforme satelitov. Northrop Grumman (ki je zgradil veliko GEO komunikacijskih satelitov) je bil v javnosti nekoliko tišji, vendar imajo programe za avtonomno srečevanje (na primer servisno vozilo MEV, ki ima avtonomne algoritme za pristajanje), verjetno pa so vključeni tudi v obrambne pogodbe za avtonomne sisteme. Thales Alenia je zelo dejavna: poleg uporabe umetne inteligence za izogibanje trkom thalesaleniaspace.com vgrajujejo umetno inteligenco za optimizacijo satelitskih tovorov in raziskujejo konstelacije, upravljane z AI. Ta velika podjetja pogosto sodelujejo z zagonskimi podjetji in univerzami, da uvajajo nove tehnike. Prav tako prispevajo k določitvi industrijskih praks z vključevanjem AI zmožnosti v ponudbe za nove satelitske sisteme (npr. pogodba za opazovanje Zemlje zdaj lahko zahteva obdelavo z AI na krovu – podjetja bodo pripravila svoje rešitve). Drugi primer je Raytheon (Blue Canyon Technologies, Raytheonova hčerinska družba, gradi satelitske nosilce za DARPA Blackjack, vsak nosi vozlišče Pit Boss spacenews.com). Poleg tega je imel IBM pomembno vlogo prek Watson AI v CIMON-u in se zanima za vesolje (IBM je sodeloval tudi z DARPA pri nekaterih projektih umetne inteligence za vesolje). IBM, Google, Microsoft, Amazon – tehnološki velikani – večinoma prispevajo prek partnerstev: zagotavljajo oblačne ali AI okvirje vesoljskim misijam in občasno tudi neposredno sodelujejo (npr. Microsoft Azure Orbital, Amazon AWS Ground Station z AI integracijo, Google Cloud sodeluje z NASA FDL itd.). Ker se vesoljski in tehnološki sektorji vse bolj prepletata, ta velika podjetja postajajo pomembni dobavitelji AI orodij, četudi sama ne gradijo satelitov.

Bistvo je, da gre za raznoliko mrežo: vesoljske agencije postavljajo velike cilje misij in financirajo razvoj in raziskave, obramba zagotavlja zagon in financiranje za aplikacije z visokimi vložki, uveljavljena letalsko-vesoljska podjetja prinašajo moč implementacije in sistemsko strokovno znanje, medtem ko okretni startupi vnašajo inovativne rešitve in poganjajo posamezne dele naprej. Sodelovanje je pogosto – npr. NASA ali ESA sodelujeta s startupom za tovor, ali pa velika glavna podjetja prevzemajo AI startupe za izboljšanje svojih zmogljivosti. Prav tako opažamo medindustrijska sodelovanja, kot sta Lockheed Martin + NVIDIA pri digitalnih dvojčkih Zemlje nvidianews.nvidia.com ali IBM + Airbus + DLR pri CIMON-u airbus.com. Ta ekosistemski pristop pospešuje napredek in zagotavlja, da dosežki komercialne umetne inteligence (kot so boljši računalniški vid) hitro najdejo pot v vesoljske aplikacije, hkrati pa vesoljski izzivi spodbujajo nove raziskave AI (na primer, kako narediti AI odporno na sevanje ali zelo redke podatke). Ker postaja vesolje bolj demokratizirano, bodo morda celo nastale open-source AI vesoljske programske skupnosti – nekaj začetnih prizadevanj že obstaja na GitHubu za avtonomijo cubesatov.

Skupna prizadevanja vseh teh akterjev hitro napredujejo stanje umetne inteligence v vesolju in iz tistega, kar je bilo nekoč znanstvena fantastika, ustvarjajo operativno realnost. Ob nadaljnjem sodelovanju in inovacijah se bo v naslednjem desetletju verjetno zgodil še večji preskok – kar bo privedlo do rutinske AI avtonomije na večini vesoljskih misij.

Zaključek

Zlitje umetne inteligence s satelitskimi in vesoljskimi sistemi prinaša novo ero zmogljivosti v raziskovanju in uporabi vesolja. UI omogoča satelitom, da vidijo in razmišljajo v orbiti – analizirajo slike, upravljajo kompleksne konstelacije in se izogibajo nevarnostim z minimalnim človeškim posegom. Vesoljska plovila, ki potujejo na druge svetove, so vse bolj samooskrbna in uporabljajo UI za navigacijo, izvajanje znanosti ter celo samopopravljanje daleč od doma. Nazaj na Zemlji UI pomaga vesoljskim agencijam in podjetjem obvladovati ogromno obseg in kompleksnost sodobnih vesoljskih operacij, od megakonstelacij do analize podatkov v petabajtih.

To poročilo je podrobno opisalo, kako je UI uporabljena na različnih področjih (od opazovanja Zemlje do avtonomije vesoljskih plovil), spremljalo njene razvojne mejnike v zadnjih desetletjih ter pregledalo trenutne implementacije v civilnem, komercialnem in obrambnem sektorju. Obravnavalo je tudi tehnološke gradnike, ki to omogočajo – od specializirane strojne opreme do naprednih algoritmov – ter pomembne prednosti (odločanje v realnem času, učinkovitost, razširljivost), ki jih UI prinaša v vesoljske sisteme. Hkrati pa uporaba AI v vesolju prinaša izzive, ki jih je treba skrbno upravljati: omejeni računalniški viri, zahtevni okoljski dejavniki ter potreba po absolutni zanesljivosti in zaupanju v avtonomne odločitve. Premagovanje teh ovir je v ospredju tekočih raziskav in inženiringa, napredek pa je stalen.

Če pogledamo v prihodnost, bo vloga umetne inteligence v vesolju le še rasla. Prihodnje misije bodo verjetno nemogoče brez umetne inteligence, pa naj gre za usklajevanje tisočev satelitov za zagotavljanje globalnega interneta ali za vodenje sonde skozi ledene gejzirje na Enceladu. Umetna inteligenca bo delovala kot inteligenten so-raziskovalec – tak, ki lahko odkriva, se prilagaja in optimizira skupaj s človeškimi raziskovalci. Tehnologije v razvoju, kot je kvantno računalništvo, obetajo, da bodo še dodatno okrepile moč umetne inteligence v vesolju in reševale probleme, ki so bili prej nedosegljivi. Pričakujemo lahko pametnejša vesoljska plovila, ki bodo sodelovala v rojih, robotske postojanke na Luni in Marsu, ki se bodo samostojno vzdrževale, ter znanstvene instrumente, ki bodo delovali kot raziskovalci z umetno inteligenco – interpretirali podatke sproti in iskali neznano.

Povzemimo: umetna inteligenca hitro postaja temelj inovacij v vesolju. Partnerstvo med umetno inteligenco in vesoljsko tehnologijo nam omogoča, da se na povsem nove načine spopadamo z ogromnostjo in zapletenostjo vesolja. Kot je dejal eden izmed raziskovalcev NASA, z umetno inteligenco v procesu misije »preoblikujemo iz daljinskega upravljanja v samovozeče« – s čimer povečujemo njihovo hitrost, agilnost in ambicijo jpl.nasa.gov nasa.gov. Nadaljnje povezovanje teh področij bo širilo meje tega, kar lahko človeštvo doseže v vesolju, in spreminjalo znanstvenofantastične zamisli v operativno realnost. Prihodnost raziskovanja vesolja in satelitskih storitev bo temeljila na inteligentnih sistemih, ki nam bodo omogočili, da gremo dlje, ukrepamo hitreje in vemo več kot kdajkoli prej. Pričakuje nas razburljiva pot, kjer nas vsaka prelomnica v razvoju umetne inteligence popelje globlje v Končno mejo, opremljene z orodji za razumevanje in raziskovanje kot še nikoli doslej.

Viri: Informacije v tem poročilu so povzete iz širokega nabora ažurnih virov, vključno z uradnimi publikacijami vesoljskih agencij (NASA, ESA, JAXA), industrijskimi novicami (SpaceNews, sporočila za javnost podjetij Airbus in Thales) ter raziskovalnimi študijami primerov. Pomembni viri vključujejo NASA-jeva obvestila o uporabi umetne inteligence za napovedovanje sončnih neviht nasa.gov nasa.gov, dokumentacijo ESA o eksperimentalnih misijah Φsat esa.int esa.int, podrobnosti o avtonomiji Marsovega roverja iz JPL nasa.gov, poročilo Thales Alenia o uporabi umetne inteligence za izogibanje trkom thalesaleniaspace.com ter vpoglede NOAA/ASRC Federal o uporabi umetne inteligence za spremljanje zdravja satelitov na GOES-R asrcfederal.com asrcfederal.com. Ti in drugi navedeni viri zagotavljajo dejansko osnovo za opisane zmogljivosti in trende ter odražajo trenutno stanje tehnologije na področju v letih 2024–2025. Področje se hitro razvija, a navedeni primeri prikazujejo ključne dosežke na presečišču umetne inteligence in vesoljskih sistemov danes.

Tags: sateliti, umetna inteligenca, vesoljski sistemi

Nedavna poročila

Umetna inteligenca v satelitskih in vesoljskih sistemih

Uvod Umetna inteligenca (UI) je vse tesneje prepletena s sodobno vesoljsko tehnologijo, saj omogoča, da vesoljske ladje in sateliti delujejo bolj avtonomno in učinkovito kot kadar koli prej. Od pomoči roverjem na Marsu pri navigaciji po tujem terenu do obdelave ogromnih količin podatkov z opazova…

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

Revolucija umetne inteligence: 48 ur prebojev, bitk in nasprotovanj (17.–18. julij 2025)

Večje korporativne AI objave in izdaje izdelkov OpenAI-jev ChatGPT Agent je bil predstavljen in je uvedel način osebnega AI asistenta v ChatGPT. OpenAI je 17. julija lansiral ChatGPT “Agent”, ki dodaja zmogljive nove “agenske” zmogljivosti svojemu priljubljenemu klepetalne…

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

Pregled Govoric o AirPods Pro 3: Zdravstveni Senzorji, H3 Čip & Presenetljiv Datum Izdaje

AirPods Pro 3 podjetja Apple obetajo eno največjih nadgradenj Applovih slušalk v zadnjih letih. Čeprav Apple teh novih AirPods Pro uradno še ni napovedal, pa številne zanesljive govorice, izidi in strokovna poročila nakazujejo, kaj lahko pričakujemo. Od prenovljenega dizajna in naprednih zdravstv…

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

Google Pixel Watch 4: Velik napredek pri bateriji, nove funkcije in vse najnovejše govorice

Uvod: Navdušenje nad Pixel Watch 4 in Kaj Pričakovati Google Pixel Watch 4 se obeta kot ena najbolj pričakovanih pametnih ur leta 2025. Kot Googlov četrti generacijski nosljivi izdelek naj bi izpopolnil formulo Pixel Watch z rahlimi oblikovalskimi spremembami, izboljšano življenjsko dobo baterije…

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

Samsung Galaxy Buds 3 Pro proti AirPods, Sony, Bose: Vrhunska primerjava brezžičnih slušalk

Uvod: Novi Galaxy Buds 3 Pro se spopadajo z najboljšimi Samsungovi Galaxy Buds 3 Pro so prispeli, da bi izzvali najboljše brezžične slušalke vodilnih znamk kot so Apple, Sony, Bose in drugih. Te najnovejše vrhunske slušalke prinašajo novo obliko s steblom, izboljšane dvojne zvočnike in funkcije, …