Machine Learning und KI läutet eine neue Ära der Weltraumforschung ein.

Machine Learning in Space

Da Automatisierung, Machine Learning und KI ihren unauslöschlichen Einfluss auf viele und vielfältige Bereiche hinterlassen, darunter Bildanalyse, Workflow-Management, Bauwesen, autonome Fahrzeuge, Landwirtschaft und die Zukunft der Kommunikationssysteme, scheint es, dass uns diese Technologien sehr bald in die Stratosphäre abheben werden. Und die Metapher ist ganz passend!

 

KI- und Machine Learning-Lösungen werden zunehmend im Raumfahrtsektor für ein zukünftiges Weltraumzeitalter erforscht und implementiert, dessen Hauptgrundlage die fortgeschrittene Robotik ist und die einem intergalaktischen Roboterabenteuer ähneln könnte.

 

KI und maschinelles Lernen im Weltraum

 

Die Anwendung der KI wird im Bereich des Satellitenbetriebs umfassend erforscht, insbesondere bei der Unterstützung des Betriebsmechanismus von riesigen Satellitenkonstellationen, der in der Regel viele Facetten umfasst – relative Positionierung, Kommunikation, if cycle management etc.

 

Machine Learning wird zur Analyse und Verarbeitung hochauflösender Satellitenbilder sowie zur Erlangung genauer und präziser visueller Darstellungen eingesetzt. Machine Learning ist bereits ein unschätzbares Werkzeug in der Analyse komplexer Fernerkundungsdaten und Telemetrie-Daten. Neben der Erdbeobachtung, für leistungsstarke Bild- und Datenverarbeitung und -analyse, wird Machine Learning zur Verarbeitung von Daten aus Weltraummissionen eingesetzt.

 

Es gibt bestimmte Mars-Rover, die KI konfiguriert sind und selbstständig navigieren. Aber ein umfangreicher Einsatz von Rovern wäre in Zukunft nicht möglich, ohne die vorhandenen Forschungskapazitäten zu erweitern.

 

ESA gehört zu den Pionieren

 

Die ESA unterstützt und sponsert zahlreiche Studien zur Nutzung von KI für den Betrieb von Raumfahrzeugen und Raumfahrzeugen. Von nun an muss die Raumsonde ständig mit den Stationen auf der Erde kommunizieren, um zu operieren, aber die autonomen Raumschiffe des neuen Zeitalters könnten autonom operieren. Dies wird die Erkundungsbemühungen verstärken und auch die Kosten für Raumfahrtmissionen deutlich senken. Es wurde festgestellt, dass autonome Navigation und Software-Upgrades die Schlüsselanforderungen sind, bevor sie vollständig autonom werden.

 

Der Schwerpunkt liegt auch auf dem Management komplexer Konstellationen, um die Arbeitsbelastung der Bodenstationen zu reduzieren. Mit einer vollständigen Automatisierung würde der Bedarf an menschlichen Eingriffen reduziert, was viel Zeit, Aufwand und Geld spart. Zu diesem Zweck müssen automatisierte Kollisionsvermeidungsmanöver entwickelt werden. Eine Studie unter der Schirmherrschaft der ESA Basic Activities hat historische Missionsdaten in ML-Algorithmen eingegeben, um nach neuen Funktionen zu suchen, die für zukünftige Telemetrieprüfungen, Befehlsverifikationen und Prozedurenschreibprozesse nützlich sind.

 

Deep Learning kann in den Bereichen automatische Landung, intelligente Entscheidungsfindung und vollautomatische Systeme eingesetzt werden. Das Advanced Concepts Team (ACT) der ESA untersucht diese Möglichkeiten. Insbesondere untersuchte die ACT evolutionäre Berechnungen, die das Schreiben von Computercode auf eine solche Weise beinhalten, dass alle Entwicklungen berücksichtigt werden. Die besseren Ergebnisse werden beibehalten, und die schlechteren werden einfach abgelehnt – genau wie in der darwinistischen “Survival of the Fittest”-Evolution. Damit können die Trajektorien der Planeten berechnet werden. ACT arbeitet auch an einer mobilen Community Science App, die die autonome Leistungsfähigkeit von Raumsonden verbessern und verbessern und das planetarische und himmlische Ortungssystem optimieren soll.

 

 

Die Reise von tausend Meilen beginnt mit einem einzigen Schritt und die ESA hat bereits einen großen Sprung in der KI- und Machine Learning-Forschung gemacht. Intelligente Datenübertragungssoftware an Bord des Rovers beseitigt den Spielraum für menschliche Fehler, die ansonsten zu fatalen Folgen führen können. Die KI hat sich als leistungsfähiges Werkzeug zum Sichten und Filtern durch einen virtuellen Ozean von Daten erwiesen, und ihre prädiktiven Analysemethoden würden bald von vielen Weltraumbehörden eingesetzt werden.

 

Konsens auf breiter Front

 

Genau wie die ESA sind auch andere Raumfahrtagenturen ebenso begeistert, KI-Fähigkeiten zu entwickeln und in Raumfahrtprogrammen einzusetzen. Das Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt hat einen KI-Assistenten gestartet, der Astronauten bei ihren täglichen Aufgaben auf der Internationalen Raumstation unterstützt. Der sprachgesteuerte Smart Assistant, bekannt als CIMON (Crew Interactive MObile companioN), ist multifunktional einsetzbar.

 

Die NASA forscht daran, Kommunikationsnetze effizienter und verzerrungsfreier zu machen, indem sie ein kognitives Funkgerät auf KI-Basis verwendet, das die Zuverlässigkeit erhöhen und Rauschverzerrungen minimieren würde. Die NASA plant auch die Entwicklung vollautomatischer Trägerraketen und Rover für zukünftige Missionen.

 

Die NASA hat sich auch mit Google zusammengetan, um exklusiv den KI-Algorithmus zu trainieren, der es ermöglicht, Daten aus den Kepler-Missionen zu sichten und Signale von einem Exoplaneten zu identifizieren, was zur Entdeckung von zwei neuen Exoplaneten führt, die von Wissenschaftlern bisher nicht entdeckt wurden. Das gleiche Projekt wird nun auch für die Erdbeobachtung eingesetzt.

 

Das im Rahmen des European Horizons 2020 Framework von ESA und NASA entwickelte Verbundprojekt AIDA (Artificial Intelligence Data Analysis) analysiert und verarbeitet Daten aus dem Weltraum, reduziert Fehlermargen und deckt Aberrationen auf.

 

Die japanische Weltraumbehörde JAXA hat auch ein intelligentes System entwickelt, das sich an Bord der Internationalen Raumstation befindet und Bilder von Experimenten im japanischen Modul KIBO anklickt und speichert. Es wurde entwickelt, um die Autonomie von extra- und intravikulären Experimenten zu fördern und gleichzeitig die für zukünftige Erkundungsmissionen notwendige Robotertechnologie zu erwerben.

 

Auch ROSCOSMOS, die russische Weltraumorganisation, ist nicht im Rückstand. Sie hat zwei humanoide Roboter namens FEDORA entwickelt, die zur ISS geschickt wurden.

 

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