NASA ونظام الذكاء الاصطناعي من Microsoft ، يمكن لرواد الفضاء إكمال الكشف في دقائق في الفضاء

في العديد من الأفلام المتعلقة بالفضاء ، إذا واجه رائد فضاء خطرًا ، فهناك احتمال كبير أن تتضرر بدلة الفضاء. على سبيل المثال ، في فيلم "Interstellar" ، تم كسر خوذة كوبر من قبل الدكتور مان.

▲ لقطة من فيلم "بين النجوم" ، الصورة مأخوذة من: bilibili

عند ممارسة الألعاب ، غالبًا ما نرى آلية تعيين قيم الحالة للعناصر. يمكننا أن نرى بشكل بديهي القيم المتاحة لهذه المعدات ، مثل المحتوى الموجود في أسطوانة الأكسجين ، والقوة الهجومية المتبقية للأسلحة ، وما إلى ذلك. . ومع ذلك ، في الفضاء الغامض والخطير ، لا يمكن لرواد الفضاء الذين يرتدون بدلات فضائية ثقيلة للقيام بأنشطة خارج السيارة فهم حالة بدلات الفضاء بدقة وفي الوقت المناسب كما هو الحال في اللعبة.

تكون بدلات الفضاء عرضة للتآكل والتلف الذي يصعب العثور عليه أثناء المهمات خارج المركبة ، وهو ما يمثل خطرًا كبيرًا على سلامة رواد الفضاء. إذا لم يتم اكتشافه في الوقت المناسب ، فقد يؤدي ذلك إلى كارثة.

▲ صورة من: مايكروسوفت

في عام 2007 ، وجد رائد الفضاء الأمريكي "إنديفور" ريك ماستراشيو في عملية السير في الفضاء خارج المركبة ، من خلال فحص كاميرا خوذة الفضاء ، أن القفازات تالفة. ليكون في الجانب الآمن ، أمره المراقبون الأرضيون بالعودة إلى المحطة الفضائية على وجه السرعة.

يمكن ملاحظة أنه يجب فحص سلامة بدلات الفضاء ورواد الفضاء في الوقت المناسب لتجنب المخاطر ، وخاصة القفازات المعرضة للمشاكل في بدلات الفضاء. لدى وكالة ناسا (الإدارة الوطنية للملاحة الجوية والفضاء) مجموعة من إجراءات فحص سلامة القفازات ، ولكن نظرًا للحاجة إلى التقاط الصور أولاً ، ثم نقل البيانات بين الأرض والفضاء ، فإن كل عملية تفتيش تستغرق وقتًا طويلاً.

▲ صورة من: SpaceRef

في الوقت الحاضر ، نطاق أنشطة رواد الفضاء في الفضاء يدور بشكل أساسي حول المحطة الفضائية والمدار الأرضي المنخفض ، لكن الطموحات البشرية بعيدة كل البعد عن هذا ، في المستقبل ، سوف نذهب إلى القمر والمريخ وحتى أبعد من الفضاء السحيق.

الاتصال بين المريخ والأرض له فارق زمني يبلغ حوالي أربعين دقيقة.طريقة ناسا لاكتشاف القفازات ، والتي تم استخدامها لمدة 20 عامًا ، تشغل الكثير من نقل الاتصالات ، والذي من الواضح أنه لا يكفي لدعم الاستكشاف في أعماق الفضاء.

▲ صورة من: مايكروسوفت

لذلك ، طور فريق Microsoft ، الذي يعمل مع علماء ناسا ومهندسي Hewlett Packard Enterprise (HPE) ، نظامًا يستفيد من الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي) لإجراء عمليات تفتيش حاسمة لقفازات بدلة الفضاء.

استخدم المطورون الصور الأولية التي تم التقاطها في كل من EVAs (المهمات خارج المركبة) التي ساعدت سابقًا في بناء محطة الفضاء الدولية كمجموعة بيانات أولية للتدريب ، تتراوح من 2000 إلى 3500 صورة. بالإضافة إلى ذلك ، تم تعزيز مجموعة البيانات من خلال تصوير وفحص القفازات التالفة لتحديد أنواع معينة من الملابس باستخدام القفازات التي تم ارتداؤها أثناء السير في الفضاء والتدريب على الأرض.

▲ صورة من: مايكروسوفت

تلتقط عملية الفحص الآلي للقفازات AI و ML المدربة على مجموعة البيانات صورًا لقفازات رواد الفضاء عندما يخلعون بدلاتهم الفضائية بعد السير في الفضاء ، ويتم إرسال هذه الصور على الفور إلى HPE Spaceborne Computer-2 (Onboard Computer-2) .

يمكن لـ Spaceborne Computer-2 ، وهي منصة ذكاء اصطناعي طورتها Microsoft و HPE و NASA ، إجراء أكثر من 2 تريليون عملية حسابية في الثانية. باستخدامه على محطة الفضاء الدولية ، يمكن لرواد الفضاء زيادة سرعة معالجة البيانات لبضع دقائق فقط من مسافة 227 ميلاً (حوالي 365 كيلومترًا) من الأرض.

▲ صورة من: مايكروسوفت

بمجرد أن يتلقى الكمبيوتر الصورة ، فإنه يبحث بسرعة عن علامات التلف. في حالة اكتشاف أي ضرر ، يتم إرسال رسالة على الفور إلى مناطق تبرز الأرض لمزيد من المراجعة بواسطة مهندسي ناسا.

ليس هناك شك في أن هذه الطريقة الجديدة لاكتشاف القفازات ستفيد بشكل كبير أنشطة رواد الفضاء في الفضاء. ومع ذلك ، فإن التكنولوجيا ، التي لا تزال في مرحلة التطوير ، ستحلل القفازات ولكنها لن تتخذ قرارات السلامة المقابلة. لذلك ، من الضروري مواصلة الاختبار للتحقق من موثوقيتها.

▲ صورة من: مايكروسوفت

على الرغم من أنه لا يزال من الضروري الاستمرار في استخدام الطريقة القديمة للفحص في هذه المرحلة ، فإن التكنولوجيا الجديدة تمثل أملاً جديدًا ، ليس فقط للقفازات ، ولكن يمكن أن تمتد إلى فحص المكونات الأخرى في المستقبل. دع البشر يخطوون إلى الفضاء ، ويذهبون أسرع وأبعد.

# مرحبًا بكم للانتباه إلى حساب WeChat الرسمي لـ Aifaner: Aifaner (WeChat: ifanr) ، سيتم تقديم محتوى أكثر إثارة لك في أقرب وقت ممكن.

Love Faner | الرابط الأصلي · عرض التعليقات · Sina Weibo