Многочисленные санкции со стороны других стран заметно осложнили работу многих отраслей, включая ракетно-космическую. В рамках масштабной поддержки ряд российских фондов поддержали сразу три проекта «Роскосмоса», ориентированные на импортозамещение внутреннего ПО. Совокупный объем грантов превысил 2,5 миллиарда рублей.
Для государственного финансирования теперь обязательно требуется использование в рамках проекта ИИ и механизмов на основе машинного обучения. Во многом это обусловлено общей ситуацией на рынке – нейросети позволяют повысить эффективность многих внутренних процессов.
Использование нейросетей в космосе
Сфера исследования космоса позволяет раскрыть потенциал ИИ-технологий. Это актуально для всех ключевых этапов разработки и эксплуатации изделий, сбора и обработки информации.
Внедрение ИИ-технологий позволяет повышать уровень автономности используемых космических аппаратов. Много внимания уделяется автоматизации отдельных этапов проектирования и производства. При этом востребованность в использовании обученных моделей постоянно увеличивается в процессе наращивания спутниковой группировки. Обслуживание подразумевает анализ большого количества данных, с чем хорошо справляется искусственный интеллект.
Еще одна актуальная проблема – необходимость обрабатывать огромные массивы информации разного типа. Группа космических аппаратов за одни сутки могут передавать петабайты данных, в ручном режиме обработать их очень сложно.
Вектор развития
Специалисты выделяют следующие направления использования ИИ в космической отрасли:
Обработка полученных изображений. В отдельную категорию можно выделить обеспечение работы других отраслей экономики – мониторинг сельскохозяйственных ресурсов, гидрометеорология, погодные явления, кадастровый учет и так далее.
Анализ информации, поступающей с различных спутников. Нейросети используются для поиска закономерностей, поиск объектов по заданным критериям, сравнение наборов, полученных в разное время для фиксации изменений.
Управление космическими аппаратами. На отдаленных орбитах процесс управления осложняется задержкой сигнала и вероятностью его полной потери на неопределенное время. Поэтому устройства должны обладать функционалом для автономной работы.
Разработка роботизированных систем. В данную категорию относят пилотируемую космонавтику, исследование объектов, обслуживание аппаратов в процессе эксплуатации.
Управление жизненным циклом производимых устройств. Обширное направление, которое можно разбить на следующие категории:
— использование экспертных интеллектуальных систем;
— замена натурных экспериментов виртуальными тестами;
— технология цифровых двойников.
Перспективные проекты
Из можно разбить на 8 категорий:
— исследования в секторе научно-технического использования ИИ;
— проектирование космическое техники;
— использование в бортовых системах космических аппаратов;
— исследование космического пространства;
— анализ информации, полученной в процессе дистанционного зондирования Земли;
— оценка технологической зрелости в сфере ИИ;
— развитие кадрового потенциала;
— методологическое сопровождение взаимодействия с другими отраслями.
Возможные риски
— недостаточный уровень компетенции специалистов в процессе интеграции ИИ-инструментов;
— повреждение или утечка персональных данных;
— некорректное обучение модели;
— сокращение штата специалистов после автоматизации рабочих мест;
— слабая проработка законодательства в сфере использования нейросетей.