Искусственный интеллект на наших глазах совершает революцию в космосе, а в отрасли, связанные с космической инженерией и технологиями, вкладывают миллиарды долларов. На фоне стремительного развития NewSpace национальные космические агентства, чтобы сохранить ключевую роль в освоении и исследовании космоса, развивают соответствующие программы и инициативы. От монополистов вроде NASA и ESA до космических агентств Индии и Китая — рассказываем, какие интересные проекты в сфере ИИ реализуют прямо сейчас.
США
NASA использует множество инструментов на базе ИИ, чтобы поддерживать миссии и исследовательские проекты, анализировать данные для выявления тенденций и закономерностей, а также разрабатывать автономные космические системы и аппараты. ИИ помогает космическому агентству планировать и осуществлять миссии в дальнем космосе (мы писали об этом во второй части нашего цикла статей), обрабатывать большие наборы спутниковых данных, диагностировать оборудование и обучать астронавтов.
Значительная часть исследований проводится в Центре космических полетов имени Годдарда (Goddard Space Flight Center, GSFC), где развивают новые технологии, позволяющие раздвинуть границы научных и технических возможностей в изучении космоса. Непосредственно ИИ-направление курирует Дэвид Сальваньини, главный специалист по искусственному интеллекту в NASA.
Источник: NASA
Сейчас в NASA развивают два десятка ИИ-проектов, среди которых:
- AEGIS — система автономного выбора научных целей для планетарных роверов на базе компьютерного зрения;
- ASPEN Mission Planner — система планирования, управляющая ресурсами и временными ограничениями в ходе космических миссий;
- CLASP — система долгосрочного планирования наблюдений;
- Enhanced AutoNav — автономная навигационная система для ровера Perseverance, основанная на стереозрении, трехмерной реконструкции местности и оценке проходимости;
- Global Seasonal Mars Frost Maps — карты марсианского инея, составленные на основе информации с пяти дистанционных сенсоров с применением методов анализа данных и нейросетей;
- Perseverance — комплекс автономных функций марсохода, включающих планирование, навигацию, диагностику, классификацию местности и обработку изображений;
- MLNav — навигационная система для построения маршрутов с применением эвристик машинного обучения и проверкой безопасности с помощью традиционных моделей;
- Onboard Planner for Mars2020 — бортовой планировщик расписаний марсохода с учетом приоритетов и теплового режима;
- Terrain Relative Navigation — интеллектуальная навигация марсоходов на базе машинного зрения для планирования траекторий и посадки;
- SensorWeb — сенсоры для мониторинга природных явлений (извержения вулканов, паводки и лесные пожары);
- SPOC — инструменты для классификации типа почвы и объектов на изображениях с роверов с помощью сверхточной нейросети;
- Volcano SensorWeb — ИИ-система мониторинга 50 наиболее активных вулканов Земли с использованием спутников и сенсоров.
Также в NASA разработали программное обеспечение для аналитики и автоматизации процесса классификации внутренних документов New Technology and Software Reporting и систему преобразования речи ATCSCC Speech2Text and Analysis, предназначенную для расшифровки вебинаров центра управления воздушным движением. Непосредственно на территории Центра космических полетов с помощью AWARE — ИИ-системы подсчета людей — оценивают загруженность в зонах ожидания.
NASA активно сотрудничает с компаниями, которые реализуют проекты в сфере ИИ и смежных направлениях. В их числе Skyline Nav AI, разработавшая для космического агентства альтернативную навигацию в космосе, которая основана на передовых моделях компьютерного зрения, ИИ и периферийных вычислениях. Новая система обеспечивает точную геолокацию в реальном времени без GPS, Wi-Fi или сотовых сетей, что делает ее незаменимой для отдаленных локаций, где эти сигналы просто отсутствуют — например, на Луне.
Источник: NASA
В NASA стремятся извлечь как можно больше пользы из данных, которые были собраны ранее и продолжают накапливаться посредством активных спутников и марсоходов. Так, с помощью ИИ, который за несколько секунд обрабатывает сотни тысяч изображений, ученые агентства обнаруживают новые кратеры на Марсе. Подобных кейсов становится все больше благодаря работе Директората научных миссий (Science Mission Directorate, SMD) — здесь развивают несколько проектов, связанных с обучением ИИ-моделей на больших наборах данных. Цель — получать более точные прогнозы о космической погоде и других явлениях, а также консолидировать и анализировать данные из разных источников и миссий.
Источник: NASA
NASA планирует использовать ИИ для поиска признаков жизни и потенциально обитаемых планет в нашей Солнечной системе и за ее пределами — в первую очередь на Европе и Энцеладе (спутниках Юпитера и Сатурна соответственно). Первые миссии к ним будут роботизированными и потребуют высокой автономности ввиду задержек сигнала с Земли, возможных потерь связи, сложных условий и ограниченного ресурса батарей.
Для подготовки к этим миссиям в Лаборатории реактивного движения NASA были созданы испытательные установки: Ocean Worlds Lander Autonomy Testbed (OWLAT) и Ocean Worlds Autonomy Testbed for Exploration, Research, and Simulation (OceanWATERS). На первом стенде ИИ разрабатывает и тестирует алгоритмы, позволяющие космическому аппарату самостоятельно принимать решения в условиях ограниченной связи с Землей, а машинное обучение помогает адаптировать движение к неизученным типам поверхностей. Второй стенд представляет собой виртуальную платформу, моделирующую посадку космического аппарата. Здесь ИИ отвечает за симуляцию и отработку сценариев автономного поведения — от планирования операции до диагностики неисправностей и управления ресурсами.
Источник: NASA
Европейский Союз
Созданная в начале 2024 года и расположенная в Европейском центре астронавтов (Кельн, Германия) Лаборатория искусственного интеллекта Европейского космического агентства (ESA) для пилотируемых и роботизированных космических миссий служит центральным узлом для развития ИИ. Здесь готовят астронавтов с помощью XR-технологий, изучают возможности автономной навигации и оптимизации космических аппаратов, проектируют отказоустойчивое оборудование, способное выдерживать работу в суровых условиях. Также в ESA разрабатывают большие языковые модели (LLM), упрощающие работу со сложной технической документацией и сокращающие время реагирования на инциденты, происходящие с астронавтами на МКС.
В сентябре 2020 года ESA запустило первую в Европе миссию по наблюдению Земли с применением ИИ. В рамках миссии спутник CubeSat оборудовали системой Φsat-1, которая автоматически отсеивала облачные изображения и передавала на Землю только полезные данные. Второй спутник с Φsat-2 на борту отправился на орбиту в августе 2024 года. В рамках этой миссии ESA тестирует два новых ИИ-приложения: одно ищет в водоемах аномалии вроде разливов нефти или вредоносного цветения водорослей, а второе идентифицирует пожары и определяет размеры пострадавших территорий.
Источник: ESA
В апреле 2021 года в рамках ESA Discovery агентство предложило научным и бизнес-сообществам представить инновационные идеи для открытой платформы OPS-SAT. Так стартовал большой эксперимент, в ходе которого агентство начало финансировать проекты, помогающие использовать ИИ для более эффективного выполнения операций в космосе, наблюдения за Землей и других задач.
В 2022 году ESA Discovery профинансировала 12 ИИ-проектов, связанных с повышением эффективности и автономности спутников. А затем еще несколько, в которых применялись алгоритмы глубокого обучения для улучшения качества сделанных в космосе снимков, обнаружения и отслеживания изменений на Земле и повышения управляемости космическими аппаратами. Позднее было еще 26 проектов, которые, опираясь на полученные со спутников данные, искали фрагменты космического мусора — ИИ пригодился тут для определения типа пластика.
Источник: ESA
Активно изучает пользу ИИ в текущих и будущих миссиях Европейский центр космических операций (European Space Operations Centre, ESOC). Здесь разработали платформу AInabler для создания и внедрения ИИ-моделей в космических операциях. Среди ее инструментов — OCAI для анализа данных, 4caster для прогнозирования телеметрии и помощник на основе LLM для выявления причин аномалий.
В октябре 2024 года ESA запустило автоматическую межпланетную станцию Hera, которая до конца 2026-го будет исследовать астероид Диморф — орбитальный спутник в системе Дидим. Hera направляется прямо к астероиду по тем же принципам, что лежат в основе передвижения беспилотных автомобилей. Собирая данные с множества датчиков, система воссоздает модель своего окружения и принимает решения самостоятельно.
Источник: ESA
Канада
Канадское космическое агентство (Canadian Space Agency, CSA) совместно с канадским правительством финансируют проект SkyWatch, который исследует применение ИИ и аналитики больших данных для оптимизации операций и использования космических и земных ресурсов наблюдения. Данные, полученные в ходе наблюдения за Землей и обработанные при участии ИИ, помогают в прогнозировании и предотвращении всевозможных катастроф — как природных, так и антропогенных.
Источник: SkyWatch
В 2025 году Канадское космическое агентство планирует профинансировать не менее 75% мисси Persistence, которая поможет Канаде серьезно продвинуться в реализации ИИ-инициатив в космосе. Цель миссии — расширить возможности применения бортового ИИ в космосе и доказать, что эта технология способна произвести революцию в скорости обработки данных и принятия решений. Эту инициативу реализуют совместно со Spire Global и Mission Control. Планируется, что Spire Global разработает спутник LEMUR 6 с оптической полезной нагрузкой, а анализом будет заниматься бортовая ИИ-платформа SpacefarerA. Это позволит обрабатывать данные в реальном времени прямо на орбите, сокращая задержки передачи и повышая оперативность в принятии решений.
Источник: spaceinsider.tech
Китай
Китай стремится вырваться вперед в глобальной технологической гонке, а успех DeepSeek и подобных ему стартапов подтверждает определенные подвижки в этом направлении. В космическом секторе Китай еще не достиг момента спутника, он пытается извлечь пользу из инноваций в частном секторе. Примером может служить появление большой языковой модели (LLM) для исследования Луны, которую китайские ученые представили в 2024 году. ИИ-модель идентифицирует лунные кратеры и запоминает их по размеру, глубине и форме, чтобы ученые смогли лучше изучить геологическую эволюцию Луны.
Источник: Xinhua
Еще одна особенность Китая в том, что его космические амбиции подпитывают технологии двойного назначения — гражданского и военного. Здесь объединяют достижения в области ИИ и квантовых вычислений, добавляют интеллектуальные функции к своей навигационной спутниковой системе BeiDou и стремятся к максимальной космической автономии. В перспективе ИИ станет полезен в поддержке запланированных Китаем миссий к границам Солнечной системы. Тут он понадобится для сложных вычислений, обработки больших объемов данных и принятия решений в реальном времени. Миссии к голове и хвосту гелиосферы Китайское национальное космическое управление (China National Space Administration, CNSA) намеревается осуществить до 2049 года.
Индия
Индийская организация космических исследований (Indian Space Research Organisation, ISRO) также обрабатывает большие объемы спутниковых данных посредством ИИ. Во время успешной высадки на Луну именно интеллектуальные датчики помогли обеспечить плавное и точное прилунение. А 1 января 2025 года была запущена первая индийская космическая ИИ-лаборатория MOI-TD, разработанная компанией TakeMe2Space. Полезная нагрузка лаборатории содержит инструменты для инновационных методов получения, хранения и фильтрации данных (преимущественно изображений в высоком разрешении).
Источник: realtynmore.com
Взгляд в будущее
Развитие автономных ИИ-систем постепенно трансформирует роль человека в освоении космоса. «Единственный довод в пользу отправки людей [в космос] — это приключение, опыт для богатых людей, и это должно финансироваться из частных источников», — утверждает лорд Мартин Риз, королевский астроном Великобритании. С ним согласен Эндрю Коутс, физик из Лондонского университетского колледжа: «Для серьезного исследования космоса я предпочитаю роботов. Они идут гораздо дальше и делают больше». С другой стороны, астронавты осуществляют то, на что роботы не способны: вдохновляют других людей на Земле.
Независимо от того, заменят ли роботы астронавтов, в ближайшие годы искусственный интеллект станет ключевым элементом почти всех направлений деятельности ведущих космических агентств мира. Они сконцентрированы на развитии автономных систем, способных самостоятельно управлять аппаратами, обрабатывать данные в реальном времени и адаптироваться к непредсказуемым условиям дальнего космоса.
Вскоре можно ожидать новых ИИ-инициатив и проектов — таких как полностью автономные космические аппараты, умеющие самостоятельно проводить исследования и принимать решения в нештатных ситуациях. Также ИИ становится стандартом в обработке и анализе растущих потоков данных с космических телескопов и спутников, открывая возможности для новых научных открытий. Наконец, эта и смежные технологии могут сыграть ключевую роль в подготовке к освоению дальнего космоса, обеспечивая работу роботизированных миссий и помогая в поиске внеземной жизни.
