Inginerii învață navele spațiale să viseze andocarea la Stația Spațială
Andocarea la Stația Spațială Internațională pare simplă, dar demonstrează cât de dificilă este mecanica orbitală. Este ca și cum ai merge pe autostradă cu 28.000 km/h și ai parca paralel într-un garaj deschis aflat pe un laborator de miliarde de dolari care călătorește cu aceeași viteză. Dacă accelerezi înainte, de fapt te deplasezi în sus, iar frecarea cu aerul nu există pentru a te încetini. O coliziune ar ucide toți ocupanții ambelor nave, iar resturile ar putea distruge zeci de sateliți și răni oameni la sol.
Decenii la rând, inginerii au andocat cu succes folosind ecuații fizice prestabilite și piloți umani care corectau traiectoria. Acum, o lucrare publicată pe serverul de preprint arXiv de cercetători de la Stanford propune un sistem de inteligență artificială care realizează „simulări mentale” pentru a schimba fundamental interacțiunea navelor spațiale. Soluția se numește Out-of-this-World-Model (OWM).
În mod tradițional, calculatoarele de navigație folosesc algoritmi de ghidare, navigație și control (GNC) și filtre Kalman extinse, care procesează date de la GPS și senzori de stele pentru a comanda propulsoarele. Filtrele Kalman sunt însă slabe la procesarea video de mare viteză, iar tehnicile clasice de viziune computerizată sunt fragile: o reflexie a soarelui sau o umbră pot deregia algoritmii. Inteligența artificială prin învățare prin întărire (RL) a fost testată, dar e eficientă doar în scenarii cu reguli foarte specifice; dacă portul de andocare se mută pe partea cealaltă a stației, algoritmul nu știe ce să facă.
Soluția OWM se bazează pe conceptul de „model al lumii”. Similar unui jucător de baseball care prinde o minge fără a calcula ecuații diferențiale, ci folosind o simulare mentală bazată pe indicii vizuale, modelul învață fizica mediului direct din experiență, nu din ecuații programate. OWM „visează” zeci de viitoruri posibile și controlează sistemul pentru a „păși” spre viitorul dorit. Critic, măsoară probabilitatea fiecărui rezultat, iar această măsură a încrederii îi permite să reacționeze la situații neașteptate.
Instruirea unui astfel de model necesită sute de mii de zboruri simulate. Pentru a accelera procesul, cercetătorii au creat biblioteca AstroJAX, concepută pentru unități de procesare grafică (GPU). Rezultatul: modelul OWM a avut nevoie de doar 500.000 de iterații pentru a stăpâni manevrele de andocare, față de 25.000.000 pentru un sistem RL comparabil. De asemenea, s-a descurcat mai bine la andocarea pe un port necunoscut și în situații neprevăzute, cum ar fi prezența unei capsule deja andocate acolo.
Totuși, dezvoltarea este departe de a fi finalizată. Pe toate porturile ISS, modelul a andocat cu succes în aproximativ 53% din cazuri, comparativ cu 29% pentru algoritmul RL. Operațiunile de apropiere apropiată au fost dificile, probabil din cauza penalizării severe a coliziunilor, ajustabilă în iterații viitoare. Va mai dura până când un AI complet automat va controla andocarea, cu atât mai mult cu oameni la bord. Dar cu numărul tot mai mare de sateliți care necesită deservire sau deorbitare și cu mai mulți oameni în spațiu, este doar o chestiune de timp până când lăsăm robotul să preia controlul. Sau controlul propulsoarelor, în acest caz.
