Гонки дронов способствуют инновациям ИИ для космических исследований

Исследователи из Делфтского технического университета используют гонки беспилотников для тестирования систем ИИ на основе нейронных сетей, предназначенных для будущих космических миссий. Это инновационное исследование является результатом сотрудничества между командой передовых концепций Европейского космического агентства (ESA) и Лабораторией микро-летальных транспортных средств (MAVLab) Делфтского технического университета.

Целью проекта является исследование использования нейронных сетей для автономного управления сложными маневрами космических кораблей, такими как межпланетные перелеты, приземление и стыковка. В непростых условиях космоса максимизация эффективности использования бортовых ресурсов, включая топливо, энергию, вычислительную мощность и время, имеет решающее значение. Нейронные сети обладают потенциалом для оптимизации бортовых операций, повышая как автономность, так и надежность миссии.

Чтобы проверить эти нейронные сети в реальных условиях, исследователи выбрали гонки дронов в качестве идеального полигона. Cyber ​​Zoo – площадка для испытаний размером 10x10 метров на факультете аэрокосмической инженерии Делфтского университета, обеспечила идеальную среду для тестирования. Здесь управляемые дроны чередовались с автономными беспилотниками, оснащенными нейронными сетями, которые были обучены различными методами.

Гонки дронов служат отличным полигоном для тестирования сквозных нейронных архитектур на реальных роботизированных платформах, помогая исследователям укрепить уверенность в их пригодности для космических миссий. Дроны соревновались по установленному маршруту, имитируя ограничения и вызовы, с которыми космические аппараты сталкиваются во время миссий.

Обычно маневры космического корабля тщательно планируются, а затем загружаются на космический аппарат. Расчет траектории производится на Земле, а управление выполняется на космическом корабле. Однако непредсказуемая природа космоса с такими переменными, как гравитационные изменения и турбулентность, создает значительные проблемы.

Альтернативный подход, который называется “end-to-end Guidance & Control Networks” (G&C Nets), включает все процессы, происходящие на космическом корабле. Вместо того, чтобы следовать заранее определенным курсом, космический корабль постоянно пересчитывает свою оптимальную траекторию из текущего положения, что является гораздо более эффективным. Этот метод существенно сокращает затраты ресурсов, связанные с коррекциями “грубой силы” традиционных методов.

Между дронами и космическими аппаратами есть много общего, хотя динамика дронов быстрее и шумнее. В гонке основным ограничением является время, но его можно использовать как замену для других критически важных переменных для космических миссий, таких как масса топлива.

Несмотря на ограничения спутниковых процессоров, G&C Nets являются удивительно компактными, сохраняя в памяти до 30 000 параметров, используя всего несколько сотен килобайт и привлекая менее 360 нейронов.

Для того, чтобы сети G&C были эффективными, они должны посылать команды непосредственно к исполнительным механизмам – двигателям для космических аппаратов и пропеллерам для дронов. Основной проблемой было устранение разрыва реальности между смоделированными и настоящими приводами. Команда решила эту проблему, научив нейронную сеть адаптироваться к реальным условиям. Например, если пропеллеры обеспечивают меньшую тягу, чем ожидалось, дрон обнаруживает это с помощью своих акселерометров, побуждая нейронную сеть скорректировать команды, чтобы следовать новым оптимальным путем.

Активное академическое сообщество, занимающееся гонками дронов, предоставляет отличную возможность тестировать и совершенствовать эти системы. Использование беспилотников помогает создать прочную теоретическую базу и задать параметры безопасности перед планированием реальной космической миссии.

C Cyber ​​Zoo беспилотники не просто соревнуются на скорость, но и прокладывают путь для будущих космических исследований. Совершенствуя системы управления искусственным интеллектом на основе нейронной сети в этой сложной среде, исследователи делают значительные шаги в направлении более автономных и эффективных космических миссий.