2023 m. NASA planuoja išleisti „Europa Clipper“ misija, robotų tyrinėtojas, kuris tirs mįslingą Jupiterio mėnulį „Europa“. Šios misijos tikslas yra ištirti Europos ledo apvalkalą ir jo vidų, kad sužinotų daugiau apie Mėnulio sudėtį, geologiją ir paviršiaus bei požeminio paviršiaus sąveiką. Šios misijos tikslas yra išaiškinti, ar Europa gali egzistuoti vidiniame vandenyne.
Tai kelia daugybę iššūkių, iš kurių daugelis kyla iš to, kad „Europa Clipper“ bus labai toli nuo Žemės, kai vykdys savo mokslo operacijas. Siekdama išspręsti šią problemą, NASA reaktyvinio varymo laboratorijos (JPL) ir Arizonos valstijos universiteto (ASU) tyrėjų komanda sukūrė mašininio mokymosi algoritmų seriją, leidžiančią misijai ištirti Europą tam tikro laipsnio autonomija.
Kaip šie algoritmai gali padėti vykdyti būsimas giliųjų kosminių tyrinėjimų misijas, buvo aptarta praėjusią savaitę (rugpjūčio 7 d.) 25-ojoje ACM SIGKDD konferencijoje apie žinių atradimą ir duomenų gavybą Ankoridže, Aliaskoje. Ši kasmetinė konferencija suburia viso pasaulio duomenų mokslo, duomenų gavybos ir analitikos tyrinėtojus ir praktikus, kad aptartų naujausius pokyčius ir pritaikymą šioje srityje.
Kalbant apie ją, bendravimas su giluminėmis misijomis yra daug laiko reikalaujantis, sudėtingas darbas. Bendraujant su misijomis Marso paviršiuje arba orbitoje, gali prireikti signalo iki 25 minučių, kad jas pasiektumėte iš Žemės (arba vėl atgal). Kita vertus, signalų siuntimas į Jupiterį gali užtrukti nuo 30 minučių iki valandos, atsižvelgiant į tai, kur jis yra savo orbitoje Žemės atžvilgiu.
Kaip pažymi autoriai savo tyrime, erdvėlaivių veikla paprastai perduodama iš anksto suplanuotu scenarijumi, o ne per realaus laiko komandas. Šis požiūris yra labai efektyvus, kai yra žinoma apie kosmoso erdvės padėtį, aplinką ir kitus veiksnius, kurie gali būti iš anksto numatomi. Tačiau tai taip pat reiškia, kad misijos kontrolieriai negali reaguoti į netikėtus įvykius realiu laiku.
Kaip „NASA JPL“ mašinų mokymosi ir instrumentų autonomijos grupės vyriausiasis tyrėjas dr. Kiri L. Wagstaffas paaiškino „Space Magazine“ el. Paštu:
„Ištirti pasaulį, kuris yra per tolimas, kad jį būtų galima tiesiogiai valdyti, yra sudėtinga. Visa veikla turi būti iš anksto nustatyta. Greitas reagavimas į naujus atradimus ar aplinkos pokyčius reikalauja, kad pats erdvėlaivis priimtų sprendimus, kuriuos mes vadiname erdvėlaivių autonomija. Be to, veikdami beveik milijardo kilometrų atstumu nuo Žemės, duomenų perdavimo sparta yra labai maža.
“Erdvėlaivio galimybė rinkti duomenis viršija tai, ką galima grąžinti. Kyla klausimas, kurie duomenys turėtų būti renkami ir kaip jiems turėtų būti teikiama pirmenybė. Galiausiai, „Europa“ atveju, erdvėlaivis taip pat bus bombarduojamas intensyvios radiacijos, kuri gali sugadinti duomenis ir sukelti kompiuterio atstatymą. Norint susidoroti su tokiais pavojais taip pat reikia savarankiško sprendimų priėmimo. “
Dėl šios priežasties daktarė Wagstaff ir jos kolegos pradėjo ieškoti galimų duomenų analizės metodų, kurie veiktų visur ir bet kur, kai tiesioginė žmogaus priežiūra neįmanoma. Šie metodai yra ypač svarbūs, kai susiduriama su retais trumpalaikiais įvykiais, kurių įvykio, buvimo vietos ir trukmės neįmanoma numatyti.
Tai apima tokius reiškinius kaip dulkių velniai, kurie buvo pastebėti Marse, meteorito smūgiai, žaibas Saturne ir lediniai pliūpsniai, kuriuos skleidė Enceladus ir kiti kūnai. Siekdama išspręsti šią problemą, dr. Wagstaff ir jos komanda pažvelgė į naujausią mašininio mokymosi algoritmų pažangą, leidžiančią automatizuoti ir savarankiškai priimti sprendimus skaičiavimo srityje. Kaip sakė daktaras Wagstaffas:
„Mašinų mokymosi metodai įgalina patį erdvėlaivį patikrinti surinktus duomenis. Erdvėlaivis gali nustatyti, kuriuose stebėjimuose yra svarbių įvykių. Tai gali įtakoti žemyn nukreiptų prioritetų priskyrimą. Tikslas yra padidinti tikimybę, kad pirmiausia bus atsisakyti įdomiausių atradimų. Kai duomenų rinkimas viršija tai, ką galima perduoti, erdvėlaivis gali iškasti papildomus duomenis apie vertingus mokslo grynuolius.
„Borto analizė taip pat gali suteikti galimybę erdvėlaiviui nuspręsti, kuriuos duomenis rinkti toliau, remiantis tuo, ką jis jau atrado. Tai buvo pademonstruota Žemės orbitoje naudojant autonominį Sciencecraft eksperimentą ir Marso paviršiuje naudojant AEGIS sistemą Marso mokslo laboratorijos (Curiosity) maršrutizatoriuje. Autonominis, reaguojantis duomenų rinkimas gali smarkiai paspartinti mokslinius tyrinėjimus. Mes siekiame išplėsti šį sugebėjimą ir išorinėje saulės sistemoje. “
Šie algoritmai buvo specialiai sukurti siekiant padėti atlikti trijų rūšių mokslinius tyrimus, kurie bus ypač svarbūs „Europa Clipper“ misija. Tai apima šiluminių anomalijų (šiltų dėmių), kompozicinių anomalijų (neįprastų paviršiaus mineralų ar nuosėdų) ir aktyvių ledinių medžiagų pliūpsnių aptikimą iš Europos požeminio vandenyno.
„Šiuo atveju skaičiavimas yra labai ribotas“, - sakė dr. Wagstaffas. „Erdvėlaivio kompiuteris veikia tokiu greičiu, kaip ir stalinis kompiuteris nuo 1990-ųjų vidurio iki pabaigos (~ 200 MHz). Todėl mes prioritetu skyrėme paprastus, efektyvius algoritmus. Šalutinis pranašumas yra tai, kad algoritmus lengva suprasti, įgyvendinti ir interpretuoti. “
Norėdami išbandyti savo metodą, komanda pritaikė savo algoritmus tiek imituotiems duomenims, tiek stebėjimams iš ankstesnių kosminių misijų. Tai apėmė „Galileo“ erdvėlaivis, kuris atliko spektrinius „Europa“ stebėjimus, kad sužinotų daugiau apie jos sudėtį; Cassini erdvėlaivis, kuriame užfiksuoti plunksnos veiklos vaizdai ant Saturno mėnulio Encelado; ir Nauji horizontai kosminių laivų vaizdai apie vulkaninį aktyvumą Jupiterio mėnulyje Io.
Šių bandymų rezultatai parodė, kad kiekvieno iš trijų algoritmų našumas buvo pakankamai aukštas, kad būtų galima prisidėti prie mokslo tikslų, apibrėžtų 2011 m. Planetų mokslo dešimtmečio tyrime, įgyvendinimo. Tai apima „vidinio vandenyno buvimo patvirtinimą, palydovo ledo apvalkalo apibūdinimą ir jo geologinės istorijos supratimo įgalinimą“, skirtą patvirtinti „išorinės saulės sistemos kaip gyvybės buveinės potencialą“.
Be to, šie algoritmai gali turėti didelę reikšmę kitoms robotinėms misijoms į giliųjų erdvių vietas. Už Europos ir Jupiterio mėnulio sistemos ribų NASA tikisi ištirti Saturno mėnulius Enceladus ir Titaną, kad būtų galima rasti artimiausioje ateityje gyvybės ženklų, taip pat dar tolimesnėse vietose (tokiose kaip Neptūno mėnulis Tritonas ir net Plutonas). Tačiau programos tuo nesibaigia. Wagstaffas pateikė:
„Erdvėlaivio autonomija leidžia mums ištirti, kur žmonės negali eiti. Tai apima tokias atokias vietas kaip Jupiteris ir vietas, esančias už mūsų pačių Saulės sistemos ribų. Tai taip pat apima artimesnę aplinką, kuri yra pavojinga žmonėms, pavyzdžiui, jūros dugno dugną ar didelę radiaciją ten, Žemėje. “
Neįmanoma įsivaizduoti netolimos ateities, kai pusiau autonominės robotinės misijos gali ištirti išorinius ir vidinius Saulės sistemos pasiekimus be reguliaraus žmogaus priežiūros. Žvelgiant į tolimesnę ateitį, nėra sunku įsivaizduoti amžių, kai visiškai autonominiai robotai gali tyrinėti ne saulės saulės planetas ir siųsti savo atradimus namo.
O tuo tarpu pusiau autonominis „Europa Clipper“ galbūt rasite įrodymų, kad mes visi laukiame! Tai būtų biosaraščiai, įrodantys, kad už Žemės ribų tikrai yra gyvybė!
