Zbirke

NASA će financirati autonomna svemirska staništa na Mjesecu i Marsu

NASA će financirati autonomna svemirska staništa na Mjesecu i Marsu

NASA želi stvoriti staništa na Mjesecu i Marsu koja mogu podržati astronaute i ostati operativna čak i kad se vrate na zemlju. Da bi se postigao taj kraj, njegovo financiranje Staništa optimizirana za misije istraživanja ili DOM.

Institut za istraživanje svemirske tehnologije s više univerziteta stvorit će ta staništa koja će moći obrađivati ​​i tumačiti podatke i donositi odluke bez potrebe za astronautom. HOME vodi profesor Stephen Robinson, predsjedatelj strojarskog i zrakoplovnog inženjerstva na UC Davis i bivši astronaut.

POVEZANO: VRIJEDI LI TO? TROŠKOVI I KORISTI ISTRAŽIVANJA PROSTORA

AI će biti ispred u središtu ovih autonomnih svemirskih staništa

Istraživači iz Carnegie Mellona, ​​uključujući Mario Bergés, pridruženi profesor građevinarstva i inženjerstva okoliša, Burcu Akinci, profesor iz srednje i istočne Europe i stručnjak za modeliranje informacija te Stephen Smith i Artur Dubrawski s CMU-ovog Instituta za robotiku, vodit će istraživanja o strojnom učenju i robotskim sustavima za staništa. .

NASA pet godina financira HOME, ulažući oko 15 milijuna dolara u taj napor.

Tim razmišlja o korištenju umjetne inteligencije za analizu podataka prikupljenih iz svemirske opreme kako bi mogli razumjeti upotrebu električne energije u staništu. Tada mogu upotrijebiti te podatke za praćenje statusa sustava na električni pogon u staništu.

Električna mjerenja ključna za samoizlječenje

Kako bi smanjili količinu podataka, znanstvenici će trebati otkriti ako dođe do kvara opreme, tim planira prikupiti električna mjerenja koja će se dijeliti s robotskim sustavima. Sustavi će ga obraditi i djelovati na njega, omogućujući da stanište bude potpuno autonomno ili se samo fiksira.

"Prostor je surov, a pogreške mogu biti katastrofalne, tako da su nam potrebni autonomni sustavi koji su vrlo dobri", rekao je Bergés u priopćenju za raspravu o novom naporu. "Kako provodite automatsko otkrivanje i dijagnosticiranje kvarova bez puno sistemskih podataka? Tu ulazi AI. Imamo strojeve koji sami uče ako im date dovoljno podataka, ali nemamo puno strojeva koji to mogu razum koristeći postojeće inženjersko znanje koje može smanjiti količinu podataka koja im je potrebna. "


Gledaj video: How to Get to Mars. Very Cool! HD (Siječanj 2022).