Jak technologia chmury wspiera misje kosmiczne

Przetwarzanie w chmurze, które zapewniło Ziemianom łatwy dostęp do komputerów i innych najnowocześniejszych możliwości, wkracza w przestrzeń kosmiczną, ponieważ dostawcy usług w chmurze nadal przesuwają granice technologii.

Pod koniec 2022 roku firma Amazon Web Services (AWS) ogłosiła, że ​​pomyślnie wdrożyła pakiet rozwiązań obliczeniowych i uczenie maszynowe (ML) Program na satelicie orbitującym w pierwszym tego rodzaju eksperymencie kosmicznym.

10-miesięczny eksperyment został przeprowadzony z firmą zajmującą się logistyką kosmiczną i transportem kosmicznym D-Orbit na niskiej orbicie okołoziemskiej, umożliwiając szybką analizę danych kosmicznych bezpośrednio na satelitach, przy czym tylko najbardziej przydatne obrazy zostały skorelowane do przechowywania i analizy.

Podczas eksperymentu zespół zastosował różne modele ML do danych z czujników satelitarnych, aby zidentyfikować określone obiekty na niebie – takie jak chmury i dym z pożarów – oraz obiekty na ziemi, w tym budynki i statki.

przemawia AWS dot.: Invent 2022 W Las Vegas Clint Crosier, dyrektor ds. działalności lotniczej i satelitarnej w AWS, powiedział, że eksperyment był przykładem tego, jak technologia chmurowa może odgrywać większą rolę we wspieraniu misji kosmicznych.

„Przyglądając się nowym misjom w kosmosie, będziemy mogli wychodzić i naprawiać satelity oraz pracować ze stacji kosmicznych, czego wcześniej nie mogliśmy robić” – powiedział. „Będziemy również zajmować się wydobyciem asteroid, rozrywką kosmiczną i turystyką, z których wszystkie wymagają robotyki, większej autonomii, większej szybkości przetwarzania i większej przepustowości.

„Wszystkie nowe misje, które pojawią się w kosmosie w ciągu najbliższych 10 lub 20 lat, będą wymagały tej samej zaawansowanej technologii opartej na chmurze, dlatego naszym celem w AWS jest dostarczanie jej wszędzie tam, gdzie jej potrzebują klienci”.

Innym obszarem, w którym technologia chmury mogłaby zostać zastosowana w kosmosie, jest identyfikacja kosmicznych śmieci i zarządzanie nimi, po których astronauci na Międzynarodowej Stacji Kosmicznej musieli się poruszać, aby zapobiec katastrofalnym kolizjom.

Peggy Whitson, amerykańska badaczka biochemii i emerytowana astronautka NASA, która przemawiała na wydarzeniu, powiedziała, że ​​istnieją modele, które wskazują, że jeśli nic nie zostanie zrobione w celu zmniejszenia ilości śmieci kosmicznych do 2050 r., trudno będzie wydostać się z niskiej orbity okołoziemskiej, gdzie większość satelity są. .

„Istnieje wiele umów międzyrządowych, które mówią, że jeśli wystrzelisz satelitę, musisz być w stanie go zestrzelić, zanim zawiedzie” – powiedziała Sarah Leah Whitson. „Powinno to być egzekwowane, ale postrzegam to również jako nowy sposób na tankowanie, odnawianie lub recykling satelitów lub zbieranie ich w celu ponownego wykorzystania wszystkich metali i rud w nich zawartych”.

Crosier, emerytowany generał dywizji Sił Powietrznych Stanów Zjednoczonych, który przed dołączeniem do AWS był dyrektorem ds. co się dzieje na orbicie”.

Startup technologii kosmicznej LeoLabs już rozwiązuje ten problem za pomocą systemu, który przewiduje potencjalne kolizje między obiektami kosmicznymi a satelitami za pomocą radarów naziemnych.

LeoLabs uruchamia swój system w miejscu pracy, ale obliczenie prawdopodobieństwa kolizji między dowolnymi dwoma obiektami może zająć nawet osiem godzin. po podniesieniu obliczenia o wysokiej wydajności W AWS udało się to skrócić do zaledwie 10 sekund, umożliwiając operatorom satelitów szybkie dostosowanie kursu swoich satelitów w samą porę, aby uniknąć kolizji.

„To jest zarządzanie ruchem kosmicznym w czasie rzeczywistym i właśnie to chmura i zaawansowane możliwości przetwarzania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego wniosą do tych zestawów problemów” – dodał.

Rywal Microsoft również chce zastosować swoje usługi w chmurze w przestrzeni aplikacji. W Australii ma Współpracował z firmą Nokia, rządem Australii Południowej i Australijskim Instytutem Uczenia Maszynowego Aby zbadać, w jaki sposób zaawansowane przetwarzanie w chmurze, sztuczna inteligencja, wizja komputerowa i uczenie maszynowe mogą być stosowane w kosmosie.

Oczekuje się, że będą modelować, symulować i symulować złożone procesy i systemy kosmiczne; budowanie algorytmów do przetwarzania danych satelitarnych na pokładzie; opracowywanie rozwiązań do zdalnej obsługi satelity; Zajmowanie się świadomością pola kosmicznego i monitorowaniem szczątków.