Darmowy kurs Pythona ➞ Mini kurs dla początkujących i doświadczonych programistów. 4 ciekawe projekty w portfolio, komunikacja na żywo z prelegentem. Kliknij i dowiedz się, czego możesz nauczyć się na kursie.
Dowiedz się więcejNarzędzia Data Science są wykorzystywane na wszystkich etapach eksploracji odległych światów, od startu rakiet nośnych po sterowanie bezzałogowymi statkami i analizę uzyskanych danych. Uderzającym przykładem jest udane lądowanie łazika Perseverance w lutym 2021 roku. Rozważmy kilka imponujących przypadków wykorzystania Data Science w technologii kosmicznej. Technologie te nie tylko optymalizują procesy, ale także zwiększają dokładność badań naukowych, otwierając nowe horyzonty eksploracji kosmosu.
Wystrzel rakietę
Rakiety kosmiczne to złożone konstrukcje składające się z wielu części, z których każda odgrywa kluczową rolę w udanym starcie. Aby zapewnić niezawodność podczas startu, wymagane jest staranne przygotowanie i wieloetapowe testowanie wszystkich komponentów. Proces montażu rakiety nośnej na platformie startowej trwa od 30 do 40 dni i angażuje kilkuset wysoko wykwalifikowanych specjalistów. Ich profesjonalizm i dbałość o szczegóły mają kluczowe znaczenie dla sukcesu misji kosmicznych.
Ironią losu jest to, że współczesne technologie rakietowe, uważane za przełomowe, wciąż opierają się na metodach opracowanych we wczesnych latach lotów kosmicznych. Pomimo wieloletnich wysiłków konstruktorów zmierzających do zwiększenia ładowności i poprawy efektywności paliwowej, wdrażanie nowoczesnych technologii komputerowych przebiega powoli. W rezultacie wiele rakiet nośnych nadal korzysta ze sprawdzonych rozwiązań technicznych opracowanych w latach 60. XX wieku. Uwypukla to paradoks rozwoju techniki rakietowej, gdzie innowacja często ustępuje miejsca niezawodności starych metod.
Japońscy konstruktorzy zaczęli aktywnie zmieniać oblicze techniki rakietowej. Jako pierwsi na szeroką skalę wdrożyli technologie sztucznej inteligencji w rozwoju rakiety nośnej Epsilon. Zastosowanie inteligentnych systemów pozwala na automatyzację procesu kontroli gotowości do startu, znacznie zmniejszając potrzebę ingerencji człowieka. To innowacyjne rozwiązanie pomaga zwiększyć bezpieczeństwo i wydajność startów rakiet, otwierając nowe horyzonty eksploracji kosmosu.
Japońska Eksploracja Lotniczo-Kosmiczna Agencja JAXA (JAXA) opracowała zrobotyzowaną rakietę o nazwie „Epsilon”, którą można wystrzelić zaledwie ośmioosobową ekipą, w porównaniu do 150 wysoko wykwalifikowanych specjalistów wymaganych w przypadku poprzednich modeli. Czas montażu rakiety na platformie startowej został znacznie skrócony do zaledwie jednego tygodnia. Ta optymalizacja procesu podkreśla progresywne podejście JAXA do technologii lotniczej i poprawia efektywność startów. Rakiety poprzedniej generacji przypominają przestarzałe samochody. W przypadku awarii na desce rozdzielczej samochodu zapalała się tylko kontrolka, co pozostawiało techników z wieloma pytaniami. Znalezienie przyczyny awarii wymagało znacznego nakładu czasu i wysiłku. To komplikowało pracę i wydłużało czas potrzebny na jej usunięcie. Nowoczesna technologia rakietowa znacznie upraszcza diagnostykę i poprawia efektywność konserwacji, dzięki czemu nowe rakiety są bardziej niezawodne i przyjazne dla użytkownika. „Epsilon” przypomina zaawansowany technologicznie japoński samochód, wyposażony w nowoczesny komputer pokładowy i inteligentny system autodiagnostyki. System ten nie tylko ostrzega o awariach, ale także zapewnia szczegółowy opis problemu. Co więcej, jest w stanie samodzielnie rozwiązywać wykryte problemy, jeśli można to zrobić za pomocą oprogramowania bez ingerencji człowieka.
Epsilon jest wyposażony w szybką magistralę danych, która łączy wszystkie kluczowe komponenty rakiety w jedną sieć komputerową. Tworzy to odpowiednik pokładowego internetu. Za pośrednictwem tej sieci inteligentne algorytmy monitorują stan rakiety. Pozwala to na natychmiastową analizę dużych ilości danych ze wszystkich komponentów, diagnostykę oraz szybkie zdalne rozwiązywanie wszelkich wykrytych usterek.
Profesor Yasuhiro Morita, jeden z konstruktorów rakiety, omówił w wywiadzie system sterowania dyszą silnika. Skuteczność tego systemu zależy od sygnałów elektrycznych z licznych czujników. Odchylenie dyszy może spowodować zboczenie rakiety z zamierzonego kursu, co zagrozi powodzeniu misji. Sztuczna inteligencja Epsilon odgrywa kluczową rolę w monitorowaniu odczytów czujników, zapewniając sprawność działania systemu sterowania. Kalibruje również działanie dyszy na podstawie rzeczywistych odczytów instrumentów przed startem, znacznie poprawiając dokładność lotu i bezpieczeństwo operacyjne.
Rakieta Epsilon należy do klasy rakiet lekkich i ma ładowność około pięciokrotnie mniejszą niż rakieta Sojuz. Japońska Agencja Eksploracji Aerokosmicznej wykorzystuje Epsilon do wystrzeliwania małych satelitów. Do tej pory przeprowadzono cztery udane starty w latach 2013, 2016, 2018 i 2019. W przyszłości planowane jest zmodyfikowanie wersji tego typu rakiety w celu wysłania pojazdów badawczych na Księżyc i Marsa, co znacznie rozszerzy możliwości japońskich lotów kosmicznych i pozwoli na eksplorację innych planet w Układzie Słonecznym.
Model Epsilon demonstruje efektywne zastosowanie Data Science w inżynierii rakietowej, pomimo kompaktowych rozmiarów. Podobne rozwiązania zastosowane w japońskim rozwoju mogą być zastosowane do tworzenia nowych rakiet nośnych o dużej ładowności. Przykładowo, takie technologie mogą ulepszyć konstrukcję rakiet Falcon firmy SpaceX i naszej rakiety Angara. Obecnie modele te pozostają w tyle za Epsilonem pod względem automatyzacji procesów i nadal wymagają ręcznej pracy personelu konserwacyjnego. Wprowadzenie analizy danych do rozwoju rakiet zwiększy wydajność i obniży koszty, czyniąc Epsilon znaczącym krokiem naprzód w tej dziedzinie.
Lądowanie łazika
Automatyczne lądowanie sondy badawczej na Marsie to niezwykle złożone zadanie. Statystyki potwierdzają tę trudność: około 60% misji wysłanych na Czerwoną Planetę zakończyło się niepowodzeniem. Głównym problemem jest znaczna odległość między Ziemią a Marsem, która powoduje, że sygnały radiowe docierają do naszej planety z opóźnieniem od trzech do dwudziestu czterech minut. Uniemożliwia to bezpośrednią kontrolę zejścia statku kosmicznego z Ziemi. Dlatego, aby lądowanie zakończyło się sukcesem, sondy muszą charakteryzować się wysokim stopniem autonomii i wstępnie zaprogramowanymi algorytmami.
Podróż z Ziemi na Marsa trwa około siedmiu miesięcy, podczas gdy lądowanie na powierzchni Czerwonej Planety trwa zaledwie siedem minut. To właśnie w tym krytycznym momencie ryzyko utraty kosztownego statku kosmicznego wzrasta. Dlatego ta faza misji nazywana jest „siedmioma minutami grozy”. Przygotowanie do tego ważnego etapu wymaga starannego planowania i zaawansowanej technologii, ponieważ udane lądowanie jest kluczem do dalszej eksploracji i eksploracji Marsa.
Twórcy amerykańskiego łazika Perseverance zdawali sobie sprawę z potencjalnych wyzwań związanych z lądowaniem na Marsie i z wyprzedzeniem opracowali rozwiązania, aby im sprostać. Jednym z kluczowych elementów jest system Terrain Relative Navigation (TRN), który zapewnia automatyczną nawigację lądownika podczas jego opadania na powierzchnię planety. System ten pozwala komputerowi pokładowemu określić położenie lądownika w czasie rzeczywistym i wybrać bezpieczne miejsce lądowania, minimalizując ryzyko napotkania niebezpiecznego terenu, który mógłby zagrozić integralności łazika. Dzięki TRN Perseverance może skutecznie badać powierzchnię Marsa, otwierając nowe możliwości odkryć naukowych i zrozumienia Czerwonej Planety.
Łazik Perseverance był piątym pojazdem wysłanym przez NASA w celu eksploracji Czerwonej Planety. Pierwsze misje wykorzystywały nadmuchiwane pęcherze, podobne do poduszek powietrznych w samochodach. Pęcherze te były wypełniane gazem przed lądowaniem, co pomagało złagodzić uderzenie lądownika o powierzchnię planety. Metodę tę po raz pierwszy zastosowali radzieccy inżynierowie na stacjach księżycowych. Jednak w przypadku ciężkiego łazika Perseverance, ważącego ponad tonę i wyposażonego w czuły sprzęt, podejście to okazało się nie do przyjęcia.
W poprzedniku Curiosity, NASA wprowadziła innowacyjny mechanizm lądowania znany jako Sky Crane. Mechanizm ten to platforma wyposażona w osiem silników rakietowych. Podczas lądowania platforma oddziela się od lądownika i, korzystając z silników skierowanych w dół, unosi się kilka metrów nad powierzchnią Marsa. Następnie ostrożnie opuszcza łazik za pomocą nylonowych lin. Po pomyślnym dostarczeniu łazika na powierzchnię, skycrane odchyla się, wyłącza silniki i spada, zapewniając bezpieczne lądowanie pojazdu badawczego. Ta metoda lądowania stała się kluczowym kamieniem milowym w eksploracji Czerwonej Planety i znacząco zwiększyła niezawodność misji NASA.
W przypadku stosowania tej metody dokładność lądowania pozostaje niska. Odchylenie od zamierzonego punktu może wynosić od dwóch do trzech kilometrów. W warunkach marsjańskich takie odchylenie stanowi poważne zagrożenie dla łazika, ponieważ może on wylądować na skalistym terenie lub w głębokim kraterze, uniemożliwiając jego odzyskanie. Dlatego ważne jest opracowanie bardziej precyzyjnych metod nawigacji i lądowania, aby zapewnić powodzenie misji.
Inżynierowie pracujący nad łazikiem Perseverance stworzyli zautomatyzowany system nawigacji TRN, który znacznie poprawił dokładność lądowania. Teraz odchylenie podczas lądowania nie przekracza 40 metrów. System TRN opiera się na zaawansowanych inteligentnych algorytmach analizy obrazu, co pozwala mu skutecznie określić lokalizację i dostosować się do zmieniających się warunków na powierzchni Marsa. Technologia ta zapewnia bardziej niezawodną i precyzyjną nawigację, co jest kluczowe dla pomyślnego ukończenia zadań naukowych.
Naukowcy przeanalizowali zdjęcia otrzymane z orbiterów, aby określić proponowane miejsce lądowania łazika. Zdjęcia te zostały starannie przetworzone i wczytane do pamięci komputera sterującego TRN, co pozwoliło na stworzenie szczegółowej mapy powierzchni Marsa. Na tej mapie analitycy danych zaznaczyli potencjalne miejsca lądowania i wyznaczone strefy zagrożenia, w których łazik jest narażony na ryzyko.
Lądownik Perseverance jest wyposażony w szybkie kamery o wysokiej rozdzielczości. Zbliżając się do powierzchni planety, łazik rejestruje obrazy otaczającego terenu i porównuje je z mapą potencjalnie niebezpiecznych stref zapisaną w komputerze pokładowym. Ten proces zapewnia bezpieczne lądowanie i pozwala uniknąć niepożądanych sytuacji, co jest kluczowe dla powodzenia misji na Marsa.
Inteligentny algorytm analizuje obraz w czasie rzeczywistym, określając najodpowiedniejsze miejsce lądowania. Steruje silnikami, dostosowując trajektorię opadania. W rezultacie lądownik jest kierowany do najbezpieczniejszego dostępnego punktu. Następnie „dźwig” ostrożnie opuszcza łazik na powierzchnię Marsa i oddala się. Ten zaawansowany technologicznie system zapewnia niezawodne i bezpieczne lądowanie, minimalizując ryzyko i zwiększając szanse powodzenia misji.
Perseverance pomyślnie wylądował na Marsie 18 lutego 2021 roku i już rozpoczął transmisję pierwszych zdjęć. NASA opublikowała zapierający dech w piersiach film z procesu lądowania, który przedstawia rzeczywisty obraz, a nie grafikę komputerową. To pierwszy raz, kiedy ludzkość była świadkiem tak szczegółowego nagrania lądowania zautomatyzowanego pojazdu na Czerwonej Planecie. Sukces Perseverance był również możliwy dzięki postępom w nauce o danych, która odgrywa kluczową rolę w analizie danych i zarządzaniu złożonymi misjami kosmicznymi.
Wykrywanie wody na Marsie
Od początku eksploracji Marsa naukowcy niestrudzenie poszukiwali wody na tej planecie. Uświadomienie sobie, że obecność wody może wskazywać na możliwość istnienia życia, pobudziło zainteresowanie Czerwoną Planetą. Astronomowie od dawna obserwują marsjańskie kanały za pomocą teleskopów, mając nadzieję na wykrycie śladów wilgoci, które mogłyby potwierdzić teorie dotyczące życia na Marsie. Badania pokazują, że woda jest kluczowa dla istnienia organizmów żywych, a każdy nowy etap w badaniach Marsa przybliża nas do odkrycia tajemnic tej enigmatycznej planety.
W miarę jak sondy kosmiczne badały Marsa i przesyłały szczegółowe zdjęcia, stało się jasne, że na planecie nie ma wody w stanie ciekłym. Wcześniejsze teorie dotyczące kanałów okazały się złudzeniem optycznym. Odkrycia te zmieniły nasze rozumienie powierzchni Marsa i podważyły istniejące teorie dotyczące możliwości istnienia życia na Czerwonej Planecie. Badania trwają, a naukowcy mają nadzieję na uzyskanie nowych danych dotyczących aktywności geologicznej i potencjalnych zasobów wody w innych stanach skupienia, takich jak lód lub para wodna.
Na początku XXI wieku naukowcy, analizując dane z automatycznych stacji pomiarowych, potwierdzili istnienie wody na Marsie. Jednak woda ta znajduje się pod powierzchnią planety w postaci lodu. W niektórych regionach warstwa wiecznej zmarzliny osiąga grubość dziesiątek, a nawet setek metrów. To odkrycie otwiera nowe perspektywy dla badań geologii Marsa i poszukiwania śladów życia na tym tajemniczym ciele niebieskim. Liczne sztuczne satelity krążą obecnie wokół Marsa, przesyłając na Ziemię ogromną liczbę obrazów powierzchni planety. Jednak wykrycie nagromadzeń lodu na tych obrazach stanowi poważne wyzwanie. Na zdjęciach wyraźnie widoczne są jedynie polarne czapy lodowe, podczas gdy główne zasoby zamarzniętej wody pozostają ukryte pod warstwą marsjańskiej gleby. Eksploracja tych ukrytych zasobów jest ważnym krokiem dla przyszłych misji na Marsa, ponieważ obecność wody może znacząco wpłynąć na możliwość kolonizacji i utrzymania życia na Czerwonej Planecie.
Nauka o danych ponownie staje się ważnym narzędziem dla naukowców. Za pomocą sondy Mars Odyssey naukowcy NASA byli w stanie uzyskać ponad 20 000 zdjęć powierzchni planety i stworzyć szczegółową mapę. Instrument THEMIS (Thermal Emission Imaging System) na pokładzie Mars Odyssey mierzy temperaturę powierzchni Marsa, analizując promieniowanie podczerwone emitowane przez planetę. Informacje te pomagają naukowcom lepiej zrozumieć klimat i procesy geologiczne na Marsie oraz ułatwiają przygotowania do przyszłych misji na Czerwoną Planetę.
Temperaturę poszczególnych obszarów na Marsie można oszacować na podstawie ilości energii słonecznej, która do nich dociera. Jednak obecność podziemnego lodu obniża tę temperaturę. Analitycy danych porównali rzeczywistą zmierzoną temperaturę powierzchni z wartościami obliczonymi. Jeśli temperatura w danym obszarze jest niższa niż oczekiwano, wskazuje to na obecność lodu wodnego pod powierzchnią. Różnica między zmierzoną a obliczoną temperaturą może posłużyć do określenia głębokości wiecznej zmarzliny i grubości warstwy lodu. Badania te są istotne dla zrozumienia warunków klimatycznych na Marsie i potencjalnej obecności wody, co ma znaczenie dla przyszłych misji i eksploracji planety.
Naukowcy z NASA opracowali mapę pokazującą lokalizację lodu pod powierzchnią Marsa i przedstawili swoje odkrycia w artykule naukowym. Ta mapa jest ważna dla zrozumienia zasobów wodnych na Czerwonej Planecie i może odegrać kluczową rolę w przyszłych misjach eksploracyjnych Marsa.
Szukaj Określenie obecności zamarzniętej wody na Marsie na podstawie różnic temperatur to złożone zadanie. Niezbędne pomiary i obliczenia są często niedostępne. Organizacja non-profit MaritimeAI opracowuje metodę wykrywania lodu pod powierzchnią planety za pomocą obrazów orbitalnych. Zespół wykorzystuje technologie sztucznych sieci neuronowych do analizy tych obrazów, znacznie poprawiając dokładność i efektywność poszukiwań lodu wodnego na Marsie.
Zespół MaritimeAI z powodzeniem wdrożył technologie wykrywania wraków statków i formacji lodowych na zdjęciach satelitarnych powierzchni morza. Obecnie starają się zaadaptować sprawdzone metody sieci neuronowych do poszukiwania zamarzniętej wody na Marsie. Te innowacje mają potencjał, aby znacząco poprawić nasze możliwości eksploracji planety i otworzyć nowe horyzonty dla przyszłych misji kosmicznych.
Aby skutecznie analizować obrazy, sieć neuronowa musi zostać wstępnie wytrenowana. Wiąże się to z dostarczeniem jej setek obrazów wskazujących lokalizację lodu pod powierzchnią. Chociaż zdjęcia można oznaczać ręcznie, proces ten jest czasochłonny i żmudny. Wykorzystanie zautomatyzowanych metod oznaczania może znacznie przyspieszyć przygotowywanie danych i poprawić dokładność uczenia sieci neuronowych. Automatyzacja oznaczania pozwala nam skupić się na ważniejszych zadaniach, takich jak optymalizacja modeli i poprawa ich wydajności.
Skuteczną metodą jest łączenie zdjęć Marsa z mapą formacji lodowych stworzoną przez naukowców NASA podczas badania różnic temperatur. Dane te stosunkowo łatwo trenują sieć neuronową. Po wytrenowaniu sieć może otrzymywać nowe obrazy marsjańskiej gleby, które nie zostały zidentyfikowane jako zawierające lód. Sieć neuronowa zapewni bardzo dokładne wyniki, znacznie poprawiając nasze możliwości badania powierzchni Marsa.
MaritimeAI opublikowała zdjęcie powierzchni Marsa, na którym sieć neuronowa firmy wykryła formacje lodowe i obrysowała ich kontury jako „wielokąty”. To odkrycie podkreśla potencjał wykorzystania sztucznej inteligencji do badania powierzchni planet i może ułatwić dalszą eksplorację Marsa.
Ta metoda może w przyszłości ułatwić poszukiwanie zamarzniętych rezerw wody na Marsie za pomocą zdjęć orbitalnych. To znacznie ułatwi planowanie przyszłych wypraw na Marsa i wybór optymalnych miejsc lądowania dla stacji załogowych. Koloniści nie będą musieli transportować zapasów wody z Ziemi, ponieważ można ją pozyskać na samej planecie. Obecność wody jest kluczowym czynnikiem dla istnienia życia.
