Starlink: как сверхскоростной интернет покоряет космос
SpaceX запускает спутники на орбиту партиями по 60 штук с мая 2019 года, причем в марте 2021-го таких запусков было четыре. Каждый спутник весит 260 кг, а ступень для их запуска рассчитана на 100 миссий: каждый раз она возвращается на плавучую платформу Of Course I Still Love You («Конечно, я все еще люблю тебя») в Атлантическом океане, в 630 км от мыса Канаверал.
Все это — в рамках миссии Starlink 22, очередной амбициозной затеи Маска.
Зачем это нужно
Идея состоит в том, чтобы окутать сетью из небольших телеком-спутников всю планету на низкой околоземной орбите — в 500-2000 км от поверхности. Один спутник покрывает небольшую территорию, например, размером с Аляску. Поэтому их запускают группами для покрытия определенной территории. Успех какого-либо низкоорбитального проекта приведет к полному изменению телеком-инфраструктуры во всем мире.
Финансовым драйвером является потенциальный рынок — малоосвоенные территории с плохим интернет-покрытием, сложным ландшафтом или нахождением в океане. Например, только население Африки, по данным ООН, составляет 1,3 млрд или 16,7% населения Земли.
Технология производства возвращаемых ракет многократного использования кардинально изменит стоимость и возможность реализации сетки из тысяч интернет-спутников. Банкротство LeoSat и OneWeb оставляет на рынке единственного лидера — американскую компанию Илона Маска StarLink и, как известно, коммерческое производство ракет многократного использования также успешно стартовало под руководством Маска.
LeoSat — это проект по запуску серии спутников в 2013-19 годах, созданный одноименной компанией из Люксембурга. Всего планировалось запустить 78-108 спутников весом 1 т на орбиту на высоте 1 400 км. В 2017 компания привлекла инвестиции, в том числе — от спутниковых операторов Hispasat (Испания) и SKY Perfect JSAT Group (Япония). Всего проект оценивали в $3,5 млрд. Однако вскоре финансирование было приостановлено, и в ноябре 2019 года компанию закрыли из-за недостатка средств, так и не совершив ни одного запуска.
OneWeb — более успешный британский проект, запущенный в 2012 году экс-сотрудником Google Грегом Уайлером.
В России OneWeb создала совместное предприятие со Спутниковой системой «Гонец» (дочерняя компания «Роскосмоса») в 2017 году. Однако потом проект пришлось свернуть: компании так и не удалось получить разрешение на осуществление деятельности. Против него в 2018 выступили ФСБ и ГКРЧ (Государственная комиссия по радиочастотам): в ведомствах посчитали, что проект может использоваться для разведки и несет угрозу для национальной безопасности. В 2019 году совместная компания отозвала заявку на радиочастоты.
OneWeb успела выполнить три запуска: в 2019, 2020 и 2021 году. Последние два — совместно с Россией: с космодрома «Байконур», при помощи ракеты-носителя «Союз-СТ-Б». Однако Россия приостановила сотрудничество, и оставшиеся запуски пока под вопросом.
При этом еще весной 2020 года компания объявила о банкротстве. Она не смогла договориться с SoftBank (японский банк, один из главных инвесторов OneWeb) об инвестициях на сумму $2 млрд из-за пандемии. Не помогли и дополнительные $3,4 млрд инвестиций, в том числе — от Airbus, Virgin Group и Qualcomm.
Как сейчас обстоят дела со спутниковым интернетом
Недорогой широкополосный интернет в труднодоступных местах за счет группировки спутников ━ ближайшая американская реальность. Проекты спутниковой связи существуют уже не один десяток лет. Согласно UCS Satellite Database, в начале 2020 года на орбите Земли насчитывалось более 2 600 активных спутников.
Новое поколение коммуникационных спутников на негеосинхронных орбитах (NGSO) — низкой околоземной орбите (LEO) и средней околоземной орбите (MEO) — активно запускалось в космос за последний год. Аналитики McKinsey прогнозируют производство и запуск спутников в беспрецедентных масштабах.
И даже в случае провала крупнейших телеком-проектов на низкой околоземной орбите в течение ближайших десяти лет будет запущено 50 тыс. активных спутников.
Как SpaceX планирует захватить мир
После банкротства OneWeb единственным активным и масштабным проектом является StarLink.
Всего в рамках миссии запустят 11 тыс. спутников. Запуск и подключение обойдутся SpaceX в $10 млрд. Это позволит обеспечивать широкополосный интернет со скоростью 1 Гбит/сек — то есть равноценный стандарту 5G.
Каждый спутник весит 260 кг и имеет конструкцию из плоских панелей для максимально компактного размещения на ракете Falcon 9. Спутники оснащены четырьмя антеннами с фазированной решеткой и ионными двигателями на криптоне.
До конца года SpaceX планирует развернуть спутниковую связь в 25 странах. Для этого компания собирается построить завод по производству комплектов для подключения Starlink в городе Остин, штат Техас. Также компания недавно подала заявку на обеспечение доступа к спутниковому интернету для движущихся объектов: наземного транспорта, морских судов и самолетов. По информации СМИ, телеком-проект StarLink является частью плана Илона Маска по покрытию расходов на более амбициозные проекты, такие как полеты и поселение на Марсе. Мировая индустрия интернет-доступа приносит около $1 трлн годового дохода. Маск считает, что если StarLink сможет получить хотя бы 3% от этого рынка, то компания сможет зарабатывать примерно $5 млрд.
Анимация, созданная Дэном Олтрогге из Analytical Graphics, показывает 57 тыс. запланированных спутников, запускаемых на орбиту вокруг Земли с 2017 по 2029 год. Большинство запланированных спутников будут принадлежать компании Илона Маска StarLink. Каждая точка в анимации представляет один спутник.
Сколько стоит интернет от Starlink
Спутниковый интернет от Starlink уже можно протестировать. Для этого нужно приобрести комплект с Wi-Fi-маршрутизатором, спутниковой антенной и фазированной решеткой. Он стоит $500, еще $100 — ежемесячная абонентская плата. На период тестирования обещают скорость в диапазоне от 50 до 150 Мбит/сек. с задержкой от 20 до 40 мс, при этом соединение будет постоянно улучшаться.
По состоянию на конец марта 2021 года в мире насчитывают 10 тыс. пользователей Starlink. К 2027 году их число вырастет до 42 тыс.
Главные конкуренты StarLink
Iridium Communications
Ветераном кластера низкоорбитальных телеком-спутников является компания Iridium Communications. Первое поколение кластера состояло из 77 спутников, запущенных в 1997–2002 годы, с приблизительной стоимостью проекта $5 млрд.
Компания SpaceX получила контракт на запуск всех спутников следующего поколения Iridium NEXT. Запуски проводились с использованием ракеты Falcon 9, и за 2017-19 годы количество модернизированных спутников на орбите достигло 75 штук.
В январе 2020 года спутниковый кластер Iridium Communications был сертифицирован для использования в Глобальной системе оповещения о бедствиях и обеспечения безопасности на море (GMDSS). Сертификация положила конец монополии американской компании Inmarsat с 1999 года.
GalaxySpace и правительство Китая
Амбиции создания флота спутников есть у китайской компании GalaxySpace. В январе 2020 года GalaxySpace запустила первый широкополосный интернет-спутник на низкой околоземной орбите со скоростью передачи трафика 24 Гбит/с, но только для китайских пользователей. Это первый частный спутниковый проект в стране, который оценивают в 8 млрд юаней ($1,2 млрд).
В сентябре 2020 года правительство Китая подало заявку в Международный союз электросвязи (ITU) на программу запуска 12 992 низкоорбитальных спутников. Всего, по последним прогнозам, в ближайшие годы планируется развернуть сеть до 100 тыс. спутников, а суммарные инвестиции в инфраструктуру составляют 100 млрд юаней ($15,4 млрд).
Однако одна из основных проблем частной космической отрасли в стране — в том, что компании не покрывают всей необходимой цепочки, в отличие от Starlink с ее разработкой, производством, запуском и дистрибуцией.
GalaxySpace стремится решить эту проблему: строит завод по производству 500 спутников в год, предоставляет услуги спутниковой связи и развивает сети 5G.
Amazon
Успех Илона Маска не дает спать спокойно и Amazon. В рамках проекта Джеффа Безоса, известного как Kuiper, планируется вывести на низкую околоземную (от 590 до 630 км) орбиту 3236 спутников. Они будут обеспечивать скорость трафика до 400 Мбит/с. Amazon заявляет, что развернет спутники в пять этапов, при этом услуги широкополосной связи начнутся после того, как на орбиту будет выведено 578 спутников. Однако пока это только планы, хотя у другого проекта Безоса — Blue Origin — есть собственная ракета многократного использования New Shepard.
Весной 2021 года Amazon объявила о запуске совместной с британским венчурным фондом Seraphim Capital программы поддержки стартапов в области космических технологий. В июне 2021 года десять компаний, которые отберут в рамках программы, получат до $100 тыс. финансирования для использования в облачной инфраструктуре Amazon Web Services.
Telesat и правительство Канады
Канадская компания Telesat в партнерстве с правительством Канады (которое вложило в программу $462 млн) пока запустила только один спутник в 2018 году. В феврале 2021-го Telesat выбрала компанию Thales Alenia Space (Франция-Италия) в качестве генерального подрядчика для производства спутников. Первая партия будет состоять из 298 штук весом от 700 до 750 кг и отправится на орбиту в 2023 году, при этом 78 из них разместятся на полярной орбите, а 220 — на наклонной.
Полноценное покрытие обещают во второй половине 2024-го. Ранее компания заявила о намерении увеличить количество спутников до 500, а их суммарная пропускная способность составит 15 Тбит/с. Для запуска задействуют ракеты Blue Origin и других компаний.
Как развивается спутниковый интернет в России
Помимо запусков спутников OneWeb, Россия еще в 2019 году планировала развивать сеть спутниковой связи совместно с Китаем. В рамках программы предполагалось сотрудничество спутниковой системы «Гонец» (дочерняя компания госкорпорации «Роскосмос») и Китайской корпорации аэрокосмической науки и промышленности (CASIC).
Проект Hongyun предполагает развертывание сети спутников на орбите высотой 1 000 км, чтобы сигнал был доступен из любой точки мира. Часть китайских спутников предполагалось запустить при помощи российских ракет-носителей «Союз» с самарского центра «Прогресс». Завершение программы намечено на 2025 год.
В июле 2020-го на целевую геопереходную орбиту (высота около 200 км) доставили спутники связи «Экспресс-80» и «Экспресс-103». Они построены на базе более ранних моделей в партнерстве с Thales Alenia Space. Спутники будут обеспечивать не только интернет, но и фиксированную и подвижную связь, а также цифровое ТВ.
С 2022 по 2024 годы российские власти планируют развернуть военные системы связи и разведки с помощью спутников. Они будут отслеживать ракетные пуски и малые космические аппараты других стран. Программу запустят в рамках создания Единой космической системы (ЕКС). В 2023 году, после запуска третьего этапа, начнется развертывание высокоорбитальной космической системы разведки.
Чем опасны спутники на орбите
Одна из проблем массовых запусков спутников — космический мусор на орбите. Он образуется из обломков устройств, которые вращаются на орбите. По данным Европейского космического агентства, всего на орбите Земли находится около 3200 сломанных спутников, которые летают с огромной скоростью. Это представляет опасность для других спутников, орбитальных станций и космических ракет. В SpaceX заявляют, что неисправные спутники должны сойти с орбиты или сгореть в атмосфере Земли. Правда, на это уйдет до пяти лет.
Есть и другие проблемы. В конце 2020 года Федеральная комиссия по связи США (FCC), по просьбе компании Viasat (американская медиагруппа, осуществляющая спутниковое вещание), начала проверку спутниковой сети Starlink на предмет возможной экологической угрозы.
Ракеты-носители, которые выводят спутники на орбиту, выбрасывают в атмосферу вредные химикаты, которые разрушают озоновый слой. Маск с обвинениями не согласился и заявил, что, скорее, «Starlink представляет опасность для доходов Viasat».
Наконец, и ракеты, и спутники усиливают световое загрязнение — световые помехи, которые мешают астрономам наблюдать за космическими объектами.
Китайцы запустят в космос спутник со встроенной системой искусственного интеллекта
Адыгея – край дольменов и амманитов
Британский астрофизик предсказал пандемию
В Канаде пассажирские и военные самолёты заметили НЛО
Женщина на пятом месяце узнала о своей беременности
Женщина родила 12-го ребенка
Из квантового компьютера сделали темпоральный кристалл
Как родители могут заранее выбрать пол ребенка
Мистические городские легенды Тулы
На рынке секс-игрушек появится новый гигант
Наблюдение флотилии НЛО в Тасмании
Надо молиться, чтобы спасти от призрака здание мэрии
НЛО заметили в Новом Уренгое
Планы Apple по сканированию пользовательских фото вызвают обеспокоенность
Побежал в дом поменять брюки и не вернулся
Разведка США разошлась во мнениях о происхождении коронавируса
Робособака от Xiaomi – цена ниже себестоимости
Россияне уверены, что за ними ведётся слежка
Ручная пушка Гаусса поступила в продажу
Снежный человек приамурский
Тайны хабаровских подземелий
Прикормка своими руками
Безмозглый слизевик отправился в космос
Быстрый НЛО пролетел рядом с дроном
В Кирове продают странную окаменелость всего за 10 млн рублей
Вакцинация наделяет людей суперспособностями
Встреча с инопланетянами уругвайского военного моряка
Доклад МГЭИК об изменении климата. Ни одной хорошей новости
Женщина вышла замуж за убийцу брата
Женщина перестала носить одежду из-за аллергии на кожу
ИИ научился преобразовывать команды на английском языке в программный код
Какой была на самом деле знаменитая Салтычиха
Когда сделали гиганта Серн-Аббаса
Компания Xiaomi представила робопса с открытым исходным кодом
На Титан отправят вертолет
НАСА показало огромные кольца вокруг черной дыры
НАСА пришлось отложить полёт на Луну
Неизвестную науке медузу нашли в Атлантике
Отец застрелил детей из страха превращения их в чудовищ
Почему так часто стали наблюдаться НЛО
Психоделики, шизофрения и наблюдение странных существ
Рыба упала с неба на припаркованный автомобиль
Спортсмены США завезли коронавирус в Китай
Столкнется ли астероид Бенну с Землей
Странные факты и вымыслы об Антарктиде
Студенты увидели крылатого желтоглазого гуманоида
Сын Тома Хэнкса стал антиваксером
Тайны мадам Блаватской
Умер глава фонда памяти группы Дятлова Юрий Кунцевич
Чемпионат мира по экстрасенсорике прошел в Могилеве
Является ли Земля планетой-тюрьмой
Антиковидный бунт назревает в армии США
Астронавт считает, что инопланетяне принесли жизнь на Землю
Баба Ванга. Самый успешный проект социализма
Военные Британии, ЦРУ и Пентагон тайно обсуждают НЛО
Врачи удалили ком волос из желудка девочки
Девочка установила рекорд по чечетке
Длина волос женщины превысила ее рост
Доказано существование жизни вокруг красных карликов
Жителей украинского села напугал дьявольский череп в небе
ИИ обнаружил закономерности в массовом биологическом вымирании на Земле
Инопланетяне гуляют по облаку
Интервью с инопланетянином – 1. Крушение
Интервью с инопланетянином – 2. Допрос
Инциденты с НЛО в Бразилии
Кафе отказалось обслуживать вакцинированных от коронавируса
Математические способности связаны с чувством числа
Мистические места Черкасчины
О провидицах смутных времён и их последователях
Обнаружены промежуточные экзопланеты
Причудливый НЛО замечен над Вера-Крус
Происхождение знаменитого камня Артура
Прут пронзил череп рабочего насквозь
Пугающие околосмертные переживания
Путешественник во времени из 2714 года рассказал о войне
Родившуюся с органами наружу девочку выписали
Сложная жизнь может существовать на 100 млн экзопланет
Существование искусственного живого организма возможно
Троянского коня обнаружили в Турции
Умершая девочка ожила перед кремацией
Экс-ведущий Битвы экстрасенсов раскрыл подробности лечения
Вверх по лестнице от компании FANTOZZI SCALE
Автомобильный вор умер после шлепка по ягодице
Антипрививочник перед смертью призвал вакцинироваться
Антипрививочников будут увольнять
Аудиокнига ‘Прикоснувшиеся к Розуэллу’
Битва инопланетян над Германией
В Днепропетровской области нашли каменный крест
В нашем небе появилась небольшая сверхновая
Двое мужчин попали под трамвай на поминках сбитого в том же месте брата
Девушка отправилась на острова на выходные и застряла там на полтора года
Женщина влюбилась в подростка и прожила с ним 15 лет
Жители поселка в Нижегородской области жалуются на чупакабру
Загадочное созвездие Орион
Картридж с игрой продали за два миллиона долларов
Китай обвинили США в сокрытии данных о первых случаях коронавируса
Компания Apple сможет искать в ваших iPhone всё что угодно
Конспиролог нашел труп инопланетянина и его корабль
Летающие звезды в поясе Ориона
Машиах придет 15-го сентября
Обнаружили людей с необычным мозгом
Открыли новое плотоядное растение
Откуда прилетел астероид, убивший динозавров
Профессор предсказал будущее коронавируса
Раскрыто продлевающее жизнь вещество из водорослей
Священную бурятскую сопку признали охраняемой территорией
Сеть ресторанов Pizza Hut накормит всех искусственным мясом
Стивен Кинг сообщил о планах написать роман о пандемии коронавируса
США рассказали о реальной угрозе 5G
Трамп уверен в лабораторном происхождении ковида
Тысячи людей выступили против сканирования пользовательских фото на устройствах Apple
Человечеству предрекли неминуемую глобальную катастрофу
Особенности ремонта холодильников LG
Аварийная посадка НЛО в Аргентине
Где в космосе нужно искать жизнь
Загадочные летающие змеи в Уэльсе
Загадочный взрыв на Солнце
ИИ может стать опасным если обретёт сознание
Как археологи едва не уничтожили Стоунхендж
Компания Apple пообещала, что будет сканировать фото пользователей только для заявленных целей
Мужчина пошел служить во флот, чтобы доказать теорию плоской Земли
Неизвестная сила уничтожила жизнь на Марсе
Необычные многоугольники обнаружили на Марсе
НЛО похитил и жестоко убил корову
Потомственный маг ведёт приём в Тюмени
Похищение мужчин пришельцами в Паскагула
При новой чуме плоть будет отпадать от костей
Сокольчане заметили в небе над городом НЛО
Человек в черном с ярко-красными глазами убивал людей
Человечеству не удастся покинуть Землю
Шаманы Сибири захотели получить равный с другими религиями статус
Экзотическая частица, которая изменит современную физику
Аномальная зона на горе Арагац
Атмосфера Земли постепенно меняет свой цвет
В ближайшие недели будет такое, что все забудут о пандемии
Вирусолог высказался о получении разведкой США данных из лаборатории Уханя
Военные Великобритании не исключают существование инопланетян
Грядет климатическая катастрофа
Дроны обучили обнаруживать аномальное поведение в толпе
Изучение происхождения ковида может превратиться борьбу разведок
Инопланетяне напали на британского лесничего
Как люди пытались создать монстра в лабораториях
Какие растения могут вылечить от коронавируса
Кладоискатели похвастались заработком
Молекулы и вирусы увеличили до человеческого размера
Огромный обелиск нашли на Ио
Ожидается глобальное похолодание
Операция на мозге заставит человека меньше спать и больше работать
Официальная история человечества оказалась под угрозой
Первый в мире позолоченный гроб нашли в Египте
Пиво для собак выпустили в США
Похищения людей инопланетянами в Австралии – 4
Пять мифов о здоровом питании
Родившуюся с весом в 212 граммов девочку выписали
Родственница рассказала о семье подозреваемых в убийствах сатанистов
Россияне не готовы доверить ИИ лечение людей
Ряд менгиров обнаружили в Швейцарии
Сжимающаяся Вселенная столкнет нас в черную дыру
Темный диск замечен над Манхэттеном
Трамп – большой поклонник вакцин от коронавируса
Ученые оправдали свидетелей летающих тарелок
Что предрекал Нострадамус миру на 2021 год
В поселке Березовка нашествие змей
Гигантского окуня поймали в Коста-Рике
Глава WhatsApp против сканирования Apple пользовательских фото
Древний стоунхендж нашли в Африке
Колодец в Ад. Что случилось на Кольской сверхглубокой скважине
Коронавирус оставил без еды миллионы людей
Легенды Рыльска – 1
Легенды Рыльска – 2
Лесной житель 10 лет пугал жителей швейцарской глубинки
Марсиане стягивают силы к Земле
Мужчина умер от укуса осы на выходе из ТЦ
Нетопырь прилетел в деревню Мольгино из Лондона
Обнаружена экзопланета класса субнептунов
Определили источник аномального нагрева атмосферы Юпитера
Пенсионер увидел Лох-Несское чудовище
Пожары в США результат использования орбитального супероружия
Похищения людей инопланетянами в Австралии – 3
Призрак напал на охранников в Колумбии
Пять способов справиться с метеочувствительностью
Раса гигантов из Пенсильвании
Создали квантовый кристалл для поисков темной материи
Сроки изучения США данных о вирусах из лаборатории Уханя
Страшный сон о принудительной вакцинации из 2009-го года
ТЕХНОЛОГИИ, ИНЖИНИРИНГ, ИННОВАЦИИ
Измеритель диаметра, измеритель эксцентриситета, автоматизация, ГИС, моделирование, разработка программного обеспечения и электроники, БИМ
Перспективы использования искусственного интеллекта при полетах в космос
Чем дальше мы удаляемся от Земли, тем больше космические зонды и роботы должны будут думать за себя. Но разработка автономных роботов невозможна без искусственного интеллекта. Представьте сцену: кучи песка, гравия и крупных пород окружают космический зонд, который будто только приземлился на чужой планете и собирается выпустить робота для изучения местности. Сейчас мы много говорим про практическое применение искусственного интеллекта в разных отраслях: ритейле, медиа, медицине. Но автоматизация помогает людям не только на Земле. Искусственный интеллект в освоении космоса набирает обороты. В ближайшие годы новые миссии, скорее всего, будут турбо-заряжены AI, когда мы отправимся на кометы, Луну и планеты и исследуем возможности добычи на астероидах. В этой статье мы собрали примеры того, как ИИ может применяться (или уже применяется) для освоения космоса.
- Наша продукция
- Презентации по направлениям
- Инжиниринг
- Консалтинг
- Металлообработка
- Моделирование
- Разработки
1. Прогнозировать солнечные бури и защищать от астероидов
Ученые из лаборатории NASA Frontier Development Lab в сотрудничестве с Microsoft и IBM работают над самообучаемыми системами для прогноза силы и масштаба солнечных бурь. В случае успеха их можно будет использовать не только для определения климата новых планет и их пригодности для жизни, но и для того, чтобы находить природные ресурсы.
Лабораторию основал новозеландский предприниматель Джеймс Парр, вдохновившись программой Обамы Asteroid Grand Challenge в 2013. Парр предложил NASA совместно работать над проектом, внедряющим передовые разработки в области ИИ в проекты защиты Земли от астероидов и других опасностей. По словам Парра, искусственный интеллект — единственная технология, пользу которой астрономы еще не успели оценить.
2. Открывать экзопланеты
Искусственный интеллект также помогает ученым открывать новые планеты. Телескоп Kepler, оснащенный алгоритмом с ИИ, был запущен в космос в марте 2009 года и проработал почти десятилетие: за это время астрономы нашли с его помощью более 2600 экзопланет. Например, в конце 2017 года он помог найти двойника Солнечной системы, открыв планеты Kepler 80g и Kepler 90i в звездной системе Kepler-90 в созвездии Дракона.
«Это как искать иголку в стоге сена», — Крис Шаллу, старший инженер в Google AI, один из исследователей проекта, во время конференц-связи по случаю открытия.
В октябре 2018 года его топливный бак опустел, и телескоп завершил миссию. Однако уже после того, как Kepler закончил охотиться за новыми мирами, астрономы смогли открыть еще 104 экзопланеты, используя собранные им данные и информацию с телескопа Gaia.
Рендер телескопа Kepler (NASA)
Чтобы добиться такого результата, исследователи тренировали алгоритм с помощью данных, полученных от NASA. После изучения 15 тысяч тестовых сигналов телескоп смог правильно определить планеты в 96% случаев.
3. Делать репортажи с МКС
Если бы робота проектировал Pixar, он выглядел бы точно так же (JAXA/NASA)
В Японском агентстве аэрокосмических исследований (JAXA) разработали Int-Ball — дистанционно управляемый дрон, который снимает на камеру эксперименты, проводимые на борту космической станции, и отправляет их на Землю.
Все элементы Int-Ball напечатаны на 3D-принтере, передвигается он при помощи 12 пропеллеров, а ориентируется внутри МКС — по наклеенным розовым точкам-маркерам.
Маленький глазастый робот (весит Int-Ball всего килограмм, диаметр — 15 см) облегчает синхронизацию работы экипажа и команды на Земле. Дрон взял на себя несколько обязанностей астронавтов и уменьшил объем их работы на 10%. Планируется, что в будущем Int-Ball сможет отслеживать запасы продуктов и чинить сломанные детали корабля.
Первые видео, сделанные Int-Ball
4. Помогать аппаратам совершать посадку
Современные разработки с использованием ИИ постепенно делают программное обеспечение и технику более автономными, способными самообучаться. Самые ожидаемые разработки в этой области – корабли, способные самостоятельно корректировать путь по отношению к орбите, работать на автопилоте и приземляться на космической станции.
А еще ИИ помогает NASA создавать концепты межпланетных посадочных модулей. Например, такие
Выбрать участок для посадки — сложная и многомерная задача.Нужно, чтобы поверхность была относительно ровной, освещенной (если аппарат работает на солнечных батареях), чтобы участок был интересен исследователям. Кроме того, эти условия должны соблюдаться на достаточно большой площади — на случай, если зонд сядет не в точно намеченном месте, а рядом. При этом решения нужно принимать на основе неполных и разнородных данных о поверхности планеты, собранных из нескольких источников.
Для решения этой проблемы ученые разработали систему на основе ИИ, которая выбирает подходящую посадочную площадку для марсианской миссии. Разработка подробно описана здесь. Технология базируется на теории нечеткой логики. В отличие от обычной логики, утверждения могут быть не только истинными и ложными. В нечеткой логике используются такие понятия, как «утверждение верно с такой-то вероятностью» или «утверждение верно в такой-то мере».
Используя данные о рельефе, воздухе, составе почвы и других условиях в разных точках Марса, система автоматически отбирает подходящие места для посадки ровера. Программа работает так: разбивает поверхность Марса на маленькие участки, присваивает каждому число от 0 до 1 (0 — не подходит для посадки, 1 — подходит для посадки), группирует благоприятные участки вместе и предлагает их астрономам.
В теории программа может работать и в обратном направлении: подбирать правильный марсоход для исследования определенного ландшафта. Авторы проекта надеются, что скоро такие алгоритмы можно будет использовать для создания автономных марсоходов, которые связываются с Землей только в экстренных случаях. Это сделало бы исследование новых планет намного эффективнее и быстрее.
Поиск подходящей локации
По словам инженера NASA Хиро Оно, автономные космические корабли уже в стадии разработки: возможно, Европа, один из спутников Юпитера, станет следующим пунктом назначения ученых.
5. Отслеживать радиацию
Огромную опасность для здоровья членов космических экипажей представляет радиоактивное излучение. Во время полета космонавты сталкиваются сразу с двумя типами ионизирующего излучения: солнечными вспышками и космическими лучами. Продолжительное воздействие таких лучей разрушает цепочки ДНК. Организм способен восстанавливать разрывы, но во время «починки» часто происходят ошибки, ведущие к мутациям.
Ученые со всего мира проводят совместные исследования в области ИИ для постоянного мониторинга здоровья космонавтов во время полета. Появление технологии, способной отслеживать минимальные изменения в состоянии членов экипажа, позволит вовремя принять меры и избежать тяжелых последствий.
6. Быть товарищем
Полеты в космос – огромный стресс для человека, и не только с физической точки зрения. Долгие месяцы, проведенные вдали от родных, часто без возможности связаться с ними – сложное испытание даже для самых опытных и подготовленных. Ученые надеются, что новые технологии помогут и с этим. CIMON (Интерактивный Мобильный Спутник Команды) – первый ИИ-ассистент, созданный по заказу Германского центра авиации и космонавтики. Компания Airbus совместно с IBM разработали виртуального помощника, чтобы облегчить долгие полеты для членов экипажа.
Робот, похожий на футбольный мяч, оснащен несколькими видеокамерами, микрофонами, сенсорами и процессорами: с их помощью он общается с космонавтами. Двенадцать встроенных вентиляторов позволяют ему летать во всех направлениях, кивать и качать «головой».
Главная функция CIMON на борту корабля или космической станции – давать инструкции для выполнения сложных заданий или ремонта частей корабля (он умеет быстро искать и систематизировать информацию). Но CIMON – не просто ассистент, у него есть и социальная роль: общаться с космонавтами во время долгих полетов. Именно поэтому разработчики добавили ему функцию распознавания лиц и «человеческий» элемент в виде широкой улыбки на экране.
7. Спасать космонавтов
Исследования в этой области проводят и в России. Первый человекообразный робот-спасатель Федор (FEDOR – Final Experimental Demonstration Object Research), разработанный Фондом перспективных исследований и НПО «Андроидная техника», возможно, станет членом экипажа уже в 2021 году. Робот умеет водить автомобиль, преодолевать полосу препятствий, использовать строительные инструменты, ориентироваться на местности и поднимать грузы весом до 20 кг. На данный момент это единственный антропоморфный робот, который умеет ползать на четвереньках.
Для взаимодействия с окружающим миром Федор использует две камеры, тепловизор, микрофон, GPS и несколько десятков лазеров: такая экипировка позволяет ему строить трехмерную схему окружающей среды и точнее выполнять задания. У Федора четыре режима работы: автономный, супервизорный, копирующий и комбинированный.
Еще одна его особенность — системы обратной силомоментной или сенсорной связи. Оператор с помощью специального костюма управляет роботом, а робот передает информацию через костюм обратно оператору. Таким образом, например, управляющий может почувствовать, насколько тяжелый груз поднимает Федор. В сентябре 2018 года Федора передали в Роскосмос, где его подготовят к полету на космическом корабле «Федерация».
За последние несколько лет полеты в космос стали проще и безопаснее, но в области космической инженерии остается множество нерешенных задач. Автопилотируемые корабли, социальные роботы и другие разработки в области искусственного интеллекта могут помочь справиться с этими проблемами, сделав другие планеты ближе и доступнее.
Источник: https://habr.com/
Автор: Наташа Степанова
- Наша продукция
- Презентации по направлениям
- Инжиниринг
- Консалтинг
- Металлообработка
- Моделирование
- Разработки
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
Система искусственного интеллекта будет тестировать аккумуляторы
Применение искусственного интеллекта в тестировании ПО
Да, у нас есть опыт применения ИИ
Инженеры Перфоманс Лаб постоянно исследуют возможности применения наиболее эффективных передовых технологий, позволяющих получать более качественные результаты в работе, в том числе искусственный интеллект. У нас имеется опыт использования технологий машинного обучения для системы HelpDesk. Технология применяется для автоматического заполнения различных полей входящих инцидентов. Для успешного предсказания значений в данных полях, искусственный интеллект предварительно обучался на заданной выборке заполненных инцидентов и с помощью алгоритмов машинного обучения строил модель. На основе построенной модели в дальнейшем делались предсказания значений полей.
Что грядет
Технологии постепенно поглощают всё больше сфер деятельности, на очереди тестирование программного обеспечения. Мы все настолько избалованы повсеместной автоматизацией, что при появлении подходящих инструментов с радостью бы передали большую часть тест-дизайна и валидации тестов на откуп искусственного интеллекта (ИИ). Вместо того чтобы вручную настраивать автоматизированное тестирование, машины будут сами разрабатывать и выполнять тесты, постоянно совершенствуясь во время взаимодействия с людьми. Эта механизация тестового покрытия означает, что каждая команда разработки скоро будет иметь доступ к виртуальной команде тестировщиков с более развитым интеллектом, скоростью работы и уровнем охвата, чем даже самые высокооплачиваемые команды разработки могут получить сегодня.
Ручное тестирование
Ручное функциональное тестирование является дорогим, как по времени, так и по деньгам. Самые продвинутые команды разработки приложений и вендоры кодят тысячи строк тестов для своих приложений: строка за строкой набирая одно и тоже «нажмите сюда» и «проверьте то». Такой подход имеет много недостатков, в том числе в плане финансирования команды тестирования. Создание таких тестов отвлекает внимание разработчиков от основной цели, которую они создают – самого продукта. Кроме того, для запуска эти скрипты либо требуют управления многими машинами или же привлечения серьезных человеческих ресурсов для выполнения вручную. Все это съедает драгоценное время. Полное прохождение тестов может занимать несколько дней, а порой и несколько недель. Это не вяжется с политикой сегодняшних команд разработки, которые стремятся создавать и развертывать свои приложения ежедневно или даже непрерывно. Ручное тестирование не может поддерживать такой темп, как бы не старалось.
На что тратятся силы в автоматизации
Если рассматривать классический подход к автоматизации тестирования, то поддержка тестов является фактором, дополнительно повышающим её стоимость: чем больше тестов – тем трудозатратнее и дороже становится их поддержка. Далее, когда меняется приложение, тестовый код чаще всего также кто-то должен обновить. И зачастую выходит так, что большинство усилий автоматизации быстро превращается в чистое техническое обслуживание, с небольшим количеством изменений по дополнительному покрытию. Боты ИИ развиваются и после изменений в коде. Поскольку боты не жестко закодированы, они адаптируются и сами учатся находить новые функции приложения. Когда ИИ находит изменения, он автоматически оценивает их, чтобы определить, что это: новый функционал или дефекты нового релиза. Таким образом, жестко-закодированные тестовые скрипты являются хрупкими и требуют ручной доработки после каждого изменения в коде приложения, а ИИ ботов самостоятельно развивается после изменения кода.
Что происходит при усложнении приложения
Ручное тестирование не масштабируется, потому что тесты создаются по одному за раз. Добавление тестов является линейной активностью. Добавление функций продукта может увеличить сложность в геометрической прогрессии, так как новые функции и состояния взаимодействуют с более старыми функциями. В начале проекта обычно тестирование может идти параллельно наращиванию функциональности, но чем сложнее становится приложение, тем сложнее становится обеспечить полное его покрытие тестами. Что наиболее расстраивает в текущем состоянии ручного тестирования – это то, что оно проверяет только конкретные кейсы, которые вы выбрали — и ничего больше. Если добавляется новая функция, то ранее созданный вручную авто-тест все равно завершится успешно, даже если новая функция не работает. Только исследовательское тестирование (человеком) сможет обнаружить эти изменения, но этого чаще всего не происходит, так как данное время расходуется на повторное выполнение основных тестов, поэтому нередко возникают ситуации, когда ручное тестирование проверяет работоспособность приложения в целом, упуская детали.
Чем ИИ лучше
Подход ИИ для проверки качества выигрывает в тех случаях, которые вызывают так много проблем при ручном тестировании. Если бы мы имели простой ИИ, который бы знал, как обойти функционал приложения подобно конечному пользователю или тестировщику, записывал бы метрики производительности и отслеживал, где находится каждая кнопка или текстовое поле, то он мог бы генерировать и выполнять десятки тысяч тест-кейсов в течение нескольких минут. А что, если дать машине тысячи примеров ошибок, а также примеры правильного функционирования. Боты могли бы предложить, где команда должна сосредоточить свои усилия. И если эти боты протестируют тысячи других приложений, параллельно обучаясь, они получат огромный опыт, который может помочь команде тестирования для принятия решений по развертыванию. Таким образом, понятие Боты в контексте тестирования начинает звучать вполне правдоподобно и разумно.
ИИ заметит каждую мелочь, которая добавляется или удаляется из приложения. Там, где ручная автоматизация пропускает изменения в последнем билде, боты ИИ автоматически нажмут каждую новую кнопку, добавленную в приложение, и обратят внимание на каждую картинку, пропавшую из приложения. Боты будут оценивать все изменения и ранжировать их в зависимости от того, насколько они важны на основании коллективного разума текущей команды тестирования, а также и всех других команд, которые пометили аналогичные изменения как «фичу» или «баг».
А теперь пришло время рассмотреть возражения от скептиков:
Возражение 1: «Мое приложение является особенным, ИИ тут не поможет»
В действительности, ваше приложение выглядит так же, как и многие другие. Если разделить его на части, подобно тому, как шеф-повар разделывает рыбу, вы заметите, что приложение имеет кнопки, текстовые поля, изображения и т.д., то есть те же ингредиенты, как и любое другое. Если ИИ может анализировать какое-то другое приложение, то весьма вероятно, он достаточно хорошо сработает и на вашем.
Возражение 2: «Эй, я всегда буду умнее бота!»
Врачи, кредитные и финансовые консультанты однажды тоже думали, что не могут быть заменены ИИ и автоматизированы. А правда в том, что вы знаете только то, что вы знаете – ваше приложение и тест-кейсы, книгу или две, и может быть то, что вы выучили в ходе беседы на конференции о тестировании. ИИ как Терминатор: не знает усталости, ничего не забывает, без страха и боли неумолимо идёт к своей цели. Вы действительно умнее и в состоянии сделать больше, чем 100, 1000 или 10000 ботов, анализирующих ваше приложение? Даже если вы умнее –не предпочли бы вы иметь ботов, делающих всю скучную работу за вас, чтобы вы вместо этого смогли сосредоточиться на творческих или более сложных вопросах?
Возражение 3: «Конечно, но как ИИ знает, какие тестовые данные подойдут для приложения?»
Если хорошенько подумать: большинство приложений принимают одни и те же данные. Имена, адреса электронной почты, телефоны, поисковые запросы товаров, фотографии профиля из камеры и т.д. Практически весь поток входных данных в ваше приложение составляют типичные данные, которые можно классифицировать и структурировать. Небольшого набора данных будет достаточно для построения впечатляющего ИИ тестирования. По крайней мере, этого будет достаточно, чтобы стать вашим помощником.
Возражение 4: «Хорошо, но как эти боты узнают, правильно ли приложение работает?»
Хороший вопрос. Действительно, как вы узнаете, что приложение функционирует нормально? Вы никогда этого не делаете. У вас есть какие-то тесты, может быть, 100 ручных или автоматизированных тестовых скриптов, и они проходят успешно, но они тестируют только небольшой кусочек возможного пространства состояний вашего приложения. Вы также знаете, что самую большую ценность имеет информация в виде обратной связи, ошибок от реальных пользователей и их планомерное исправление. То, что вы действительно хотите знать в тестировании так это: «Работает ли оно так же, как вчера?». Если нет, то в чем различия – это хорошо или плохо? Это действительно то, что является результатом большинства испытаний. ИИ боты отлично подходят для поиска по тысячам точек в вашем приложении, проверяя множество вещей, чтобы убедиться, что все работает так, как это было вчера. С помощью быстрого сканирования, бот может сказать вам, что 99% вашего приложения работает так же, как это было на последнем релизе, а вы можете сосредоточиться на 1% того, что изменилось.
Появятся ли ИИ боты в ближайшее время? Сейчас боты ИИ тестирования уже начали свое обучение, тестируя сотни самых больших приложений на рынке.
Автор оригинала Джейсон Арбон, генеральный директор Appdiff
Система искусственного интеллекта будет тестировать аккумуляторы
Технологии искусственного интеллекта в последние годы были на слуху, а эпидемия коронавируса придала их развитию дополнительное ускорение — на искусственный интеллект возлагаются большие надежды при разработке новых решений для диагностики и создания лекарственных средств. Рынок ИИ быстро растет и становится все более практическим, появляются реальные примеры использования искусственного интеллекта в самых разных сферах.
Вниз по кривой, ведущей вперед
Пандемия коронавируса, существенно изменив все сферы бизнеса, внесла коррективы и в планы компаний по развитию ИТ. Однако, как показал опрос 200 руководителей, проведенный аналитической компанией Gartner в конце 2020 г., 24% организаций, в которых работают респонденты, увеличили инвестиции в ИИ-решения, 42% — оставили их в прежнем объеме. Главные задачи ИИ на текущем этапе — сохранение клиентской базы, оптимизация затрат и увеличение выручки.
При этом отношение к ИИ становится все более «разумным», на искусственный интеллект перестают возлагать излишние ожидания, и на «кривой хайпа» он движется в сторону «впадины разочарования», от которой, впрочем, уже недалеко и до «плато продуктивности».
Hype Cycle в области искусственного интеллекта
На последней версии «кривой хайпа», посвященной ИИ, появились «малые данные» (данные, объем которых достаточно мал, чтобы в них мог разобраться человек); «генеративный ИИ» (программные системы, способные создавать новый контент на базе уже существующего); «составной ИИ» (системы машинного обучения, оптимизированные за счет применения комбинации лучших методов); «ответственный ИИ» (методы и средства, позволяющие обеспечить соблюдение этики и прозрачности при работе систем искусственного интеллекта) и «вещи как клиенты» (программные и аппаратные системы, способные самостоятельно выбирать товары и делать покупки).
Но главная тенденция, которую Gartner указывает во всех материалах, связанных с ИИ, — это «более умный, ответственный и масштабируемый ИИ», который будет не только приносить пользу бизнесу, но и удовлетворять требованиям регуляторов, в частности — в сфере защиты конфиденциальных данных и ряда вопросов, связанных с этичностью его применения.
Несмотря на быстрый рост рынка, группы лидеров на нем уже сформировались. В области облачных сервисов отрыв четверки — Amazon Web Services, Google, IBM и Microsoft очевиден и понятен — для того, чтобы оказывать облачные сервисы в сфере ИИ нужно, прежде всего, иметь большие облачные системы.
Лидеры рынка облачных сервисов для ИИ, 2020 и 2021 гг.
Источник: Gartner, 2021
Конечно, это еще не окончательная картина рынка, в группе нишевых игроков за год произошло существенное пополнение, в частности — появились Oracle и китайская Baidu (зато выбыла SAP), а в группе «визионеров» — китайская же Alibaba, так что теперь в квадранте присутствуют три компании из Поднебесной (включая Tencent), одна из которых — «визионер», а две — на грани перехода в претенденты».
В области платформ работы с данными и средств машинного обучения картина более разнообразна, хотя также много знакомых лиц — и из сферы облачных решений, и из сферы аналитики. И просто лидеров ИТ-рынка «в целом».
Лидеры в области платформ работы с данными и машинного обучения, 2020 и 2021 гг.
Источник: Gartner, 2021
Самая существенная перемена — переход IBM в стан «лидеров», появление Amazon (в «визионерах») и Alibaba (в группе «нишевых» игроков). «Нишевой» квадрант вообще стал намного «многолюднее», что явно свидетельствует о том, что решения в области машинного обучения становятся все востребованнее.
«В сложных обстоятельствах» и после: рост рынка ИИ ускоряется
В августе 2020 г. аналитики IDC оценили рынок ИИ (программное обеспечение, оборудование и услуги) в 2020 г. в $156,5 млрд, что на 12,3% больше, чем в 2019-м. В компании отметили, что этот темп роста ниже прошлогоднего по причине «сложных обстоятельств». И предсказали, что в 2024-м рынок ИИ превысит $300 млрд, прибавляя каждый год 17,1% в среднем.
Февральский прогноз относительно рынка ИИ в 2021 г. — $327,5 млрд, а в 2024 г. рынок ИИ составит $554,3 млрд (среднегодовой рост — 17,5%). «Обстоятельства», таким образом, закончились неожиданно быстро и прогнозы стали существенно превышать таковые всего лишь полугодовой давности.
На программное обеспечение в 2020 г., по оценке IDC, пришлось 88% рынка ИИ, однако это самая медленно растущая категория (17,3% в год). Самый крупный сегмент — ИИ-приложения (50%), самый быстрорастущий — сегмент программных платформ (среднегодовой темп роста — 32,7%).
На услуги в сфере ИИ в 2020 г. пришлось 7% выручки. Этот сегмент рос медленнее, чем рынок ИИ в целом (на 13% в 2020 г.), однако в ближайшие годы потребность в услугах вырастет и среднегодовой рост составит 18,4%. Эта категория, с свою очередь, делится на два сегмента: ИТ-услуги и бизнес-услуги. На первую категорию приходится 80% доходов от услуг и она будет расти быстрее, однако в 2024 г. произойдет перелом и темпы роста бизнес-услуг станут выше.
На рынок оборудования для искусственного интеллекта в 2020 г. пришлось около 5% выручки от ИИ. В дальнейшем она немного вырастет и в 2024 г. достигнет 5,5% ($30,5 млрд). Пятерку лидеров в сегменте серверов для ИИ составляют (по итогам 1 половины 2020 г.) Dell, HPE, Huawei, IBM, Inspur и Lenovo, на которых приходится 58% продаж. Тройка лидеров в сегменте хранилищ — Dell, NetApp и HPE (49% рынка в 1 полугодии 2020 г.).
Новая волна коронавируса, особенно индийского штамма Delta, может как сбросить прогнозы до уровня 2020 г., так и подстегнуть развитие средств ИИ в надежде широко внедрить соответствующие решения в медицинской сфере.
Сами игроки рынка ИИ считают, что влияние пандемии на развитие ИИ скорее положительное.
«Пандемия спровоцировала резкий рост во всех сферах, связанных с цифровыми технологиями и онлайном. До 2019 года встречались даже компании, у которых не было сайта, — говорит Татьяна Плотникова, руководитель по интеллектуальным продуктам и развитию онлайн-экосистемы «МегаФона». — Нельзя сказать, что пандемия напрямую ускорила ИИ, но процессы цифровизации неминуемо повлияют и на внедрение технологий искусственного интеллекта». «Важнейшим событием, оказавшим влияние на эту и многие другие сферы, стала пандемия, которая ускорила цифровую трансформацию и стала трамплином для стремительного развития ИИ-решений», — согласен с ней Александр Дмитриев, операционный директор Ctrl2Go.
Из конкретных событий прошедшего года эксперты, опрошенные CNews Analytics, одним из главных событий года в сфере ИИ назвали выпуск языковой модели GPT-3 от OpenAI. «Она может писать статьи, общаться на форуме, писать код и создавать приложения по письменному запросу», — утверждает Игорь Кириченко, исполнительный директор компании Naumen. Дмитрий Теплицкий, генеральный директор АБК, отметил также появление модель mT5 от Google. Он также указал, что в прошедшем году в некоторых задачах распознавания ИИ-системы перешли «человеческий уровень» и теперь справляются с работой лучше, чем это способны делать люди.
В России технологических прорывов не наблюдалось, однако развитие ИИ также сделало шаг вперед. Были утверждены федеральный проект «Искусственный интеллект» и программа стандартизации сферы искусственного интеллекта, вышло распоряжения Правительства «Об утверждении Концепции развития регулирования отношений в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники на период до 2024 г».
Уже в 2021 г., полагают эксперты, искусственный интеллект будет гораздо шире использоваться для трансформации всех сфер жизни и деятельности. Одна из причин этого , как отметил Игорь Кириченко, «рост толерантности» к ИИ, готовность применять решения, использующие искусственный интеллект.
«Алгоритмы влияют на нас гораздо больше, чем мы представляем, а и потенциал может быть расширен, если учитывать возможности современных наработок в области ИИ», — говорит Александр Дмитриев. Два самых ярких тренда по его мнению — развитие автономного транспорта, и применение ИИ в сельском хозяйстве (в частности — для обработки результатов дистанционного зондирования Земли).
Упрощается и создание ИИ-решений. «Если раньше создание диалогового сервиса требовал больших ресурсов, то сегодня мы можем просто взять алгоритм GPT 3 и буквально за несколько часов создать прототип решения, связанный с обработкой естественного языка — утверждает Дмитрий Теплицкий — Это путь к универсальному искусственному интеллекту». Аналогичное наблюдение высказал и Кирилл Петров, управляющий директор Just AI. «На рынок разговорного AI придет все больше компаний из среднего бизнеса и новых стартапов», — предсказывает он.
Технический директор компании «Системы компьютерного зрения» (входит в группу компаний «Ланит») Михаил Смирнов полагает, что в 2021 г. будет много проектов в промышленности. Также он отметил, что растет количество решений на основе ИИ для обеспечения защиты населения в сложной эпидемиологической обстановке.
Татьяна Плотникова выделила интернет автономных вещей. «это не просто умные приборы, которыми можно управлять на расстоянии, а по-настоящему умные устройства, которые сами корректируют свою активность», — говорит она. Еще интересный тренд, по ее мнению, — платформы для самостоятельной разработки продуктов ИИ.
«Развитие большинства технологий начинается со сложных кейсов, длительных разработок и внедрений. Это так называемая кривая диффузии инноваций: сначала продукт непростой в использовании, приобретают его только новаторы; затем пользовательские качества улучшаются — растет и количество клиентов, — говорит Татьяна Плотникова. — Для серьезного масштабирования нужно простое коробочное решение, доступное всем, быстрое в развертывании. Мы верим, что в 2021 году и в последующие 2-3 года рынок будет все активнее развиваться в этом направлении».
Вместе с возможностями растут и проблемы. Иван Тихонов, заместитель директора по развитию, Центр когнитивных технологий «АйТеко», особо отметил этический аспект применения ИИ. «Если какое-то время назад Deep Fake для большинства казался лишь развлечением, то уже скоро могут возникнуть вопросы границ допустимого применения этих технологий» — считает он. Поэтому уже сейчас в отрасли должны задуматься над установкой правил, подкрепленных законодательно.
Основные потребители ИИ
Среди географических рынков, что неудивительно, лидирует Северная Америка, на нее приходится до 40% мировой выручки от ИИ-решений. Среди факторов лидерства, помимо общего размера рынка США, указывается забота властей о развитии ИИ, который они считают важным «полем битвы» с Китаем. Так, еще в феврале 2019 г. президент США Дональд Трамп выступил с American AI Initiative, цель которой — укрепить лидерство страны в области ИИ. В рамках этой инициативы, в частности, были разработаны принципы разработки и внедрения ИИ-систем в различных отраслях.
Китай, как явствует и из заявлений американских властей, и из квадрантов Gartner — вторая страна по вниманию к развитию ИИ. А среди серверных компаний китайские даже преобладают.
Что касается вертикальных рынков, то, как всегда, среди лидеров — финансовый сектор. Немало тратят на ИИ-решения в сфере рекламы и маркетинга (в том числе — и финансовые предприятия). «Восходящей звездой» рынка ИИ называют медицину и вообще «биологические науки» — эпидемия ковида существенно подстегнула внедрение искусственного интеллекта в этой сфере. С помощью средств искусственного интеллекта планируют уже в ближайшем будущем распознавать различные болезни (не только коронавирус) и создавать лекарства. Некоторые решения такого рода уже работают, в том числе и в России, однако пока, обычно, как вспомогательные средства.
«Реализация нейронных сетей»: разработчик электроники — о новых российских системах для роботов и беспилотников
— Алексей Эдуардович, для начала расскажите немного о научно-техническом центре «Модуль». На чём специализируется предприятие и каким компаниям поставляет свою продукцию?
— Наше предприятие работает с 1990 года. Мы занимаемся производством микропроцессоров, микроконтроллеров, вычислительных модулей, радиоэлектронной аппаратуры, комплектов программных средств для разработки и реализации глубоких нейронных сетей, ЭВМ и других систем. В структуре «Модуля» функционирует один из крупнейших в России дизайн-центров встраиваемой аппаратуры и микроэлектроники.
У нас очень широкий круг заказчиков: организации ЖКХ, вузы, администрации бизнес-центров, большое число частных компаний. Также в число основных потребителей нашей продукции входят предприятия ведущих государственных корпораций — «Роскосмоса» и «Ростеха».
К примеру, на современном этапе активно развиваем взаимодействие с одним из ведущих российских производителей авиационной техники и поставляем вычислительные машины, которые устанавливаются на спутники российской системы «ГЛОНАСС».
К ключевым направлениям деятельности «Модуля» относятся искусственный интеллект, навигация, космос, авиация, медицина, машинное зрение, беспилотные комплексы, мультимедиа, программно-отладочные средства. В последние годы огромный простор для деятельности центра появился в связи с запуском программ импортозамещения, переходом предприятий и государственных учреждений на отечественную электронно-компонентную базу.
— На прошедшем недавно международном авиакосмическом салоне МАКС-2021 вы представили одно из своих последних изделий — новый мезонинный вычислитель. Что это за устройство и где оно будет применяться?
— Это эффективный спецвычислитель для реализации искусственных нейронных сетей и задач цифровой обработки сигналов и изображений. Он был создан на базе самого современного нейропроцессора и представляет собой плату для решений в области искусственного интеллекта. Размер представленного на МАКС-2021 образца составлял 12 х 12 см, но в серийном производстве площадь вычислителя будет 10 х 10.
Это восьмое поколение чипов и четвёртое поколение архитектуры.
Создание нового модуля коллектив центра считает большим достижением: устройство потребляет от 5 Вт до 9 Вт энергии при вычислительной мощности в 0,5 флопса.
Изделие легко подключается к «голове» робототехнических комплексов, беспилотников и пилотируемых летательных аппаратов — наш спецвычислитель устанавливается в стандартный разъём управляющей платы. Он может выступать как зависимое средство — то есть принимать «указания» извне — и выполнять функции микрокомпьютера, действуя «самостоятельно».
По сути, новое изделие было разработано по просьбам целого ряда российских производителей беспилотных комплексов. Они попросили нас уменьшить габариты и уровень энергопотребления тех вычислителей, которые мы им поставляли. Для российских беспилотников мезонинный модуль является по-настоящему уникальным решением. Ни одно российское предприятие ничего подобного пока не предлагает.
Интеграция спецвычислителя помогает беспилотнику выполнять полёт в автономном режиме, в условиях, когда отсутствуют сигналы «ГЛОНАСС» и GPS. Таким образом, летательный аппарат практически не подвержен воздействию средств электронной борьбы противника.
Новое устройство обеспечивает носителю широкие возможности благодаря интеграции технологий глубоких свёрточных нейронных сетей. Благодаря им искусственный интеллект учится принимать решения без участия человека по результатам анализа базы данных.
Мезонинный модуль выполняет огромный объём вычислений, помогает системе управления БПЛА распознавать окружающие объекты и определять позиционирование носителя. Несмотря на это, мы двигаемся дальше и приступаем сейчас к разработке девятого и десятого поколений чипов и пятого поколения архитектуры.
— Какие ещё проекты в сфере искусственного интеллекта для БПЛА реализует коллектив центра?
— На базе процессора «Эльбрус» и наших ускорителей Neuromatrix (вычислительных модулей. — RT) мы создали автоматизированное рабочее место по распознаванию объектов для БПЛА. Если говорить проще, это классический компьютер с системным блоком (процессором. — RT).
Нейронная сеть, которая там применяется, почти безошибочно идентифицирует цели. Показатель точности распознавания приближен к 100%. Для сравнения: уровень человеческого глаза даёт 85%. Компьютер полностью построен на отечественной компонентной базе и предназначен для использования на пункте управления беспилотником.
Мы рассчитываем, что со следующего года автоматизированное рабочее место будет поставляться государственным заказчикам.
— Ранее вы сообщали, что центр развивается и в направлении медицины. О какой продукции идёт речь? Участвует ли предприятие в борьбе с пандемией коронавируса?
— В сотрудничестве с холдингом «Швабе» и федеральным медицинским биофизическим центром им. Бурназяна был разработан мобильный диагностический комплекс с встроенной системой искусственного интеллекта. Сейчас изделие тестируется в порядка десяти федеральных медучреждениях и в будущем, конечно, будет использоваться для выявления заболевания ковидом.
Наш вклад заключается в разработке медицинского нейросетевого программно-аппаратного комплекса. Это рабочее место (компьютер), которое распознаёт COVID-19, анализируя томографические снимки лёгких человека. Нейросеть помогает сократить нагрузку на медперсонал, что особенно актуально в период пандемии.
Вероятность точного заключения, которое даёт этот медицинский модуль, составляет 95%, но окончательный диагноз, естественно, ставит врач. Проект данного медицинского комплекса имеет большое значение для системы российского здравоохранения. Его можно перебросить в любой населённый пункт и провести там необходимые мероприятия.
— Нейросеть не может обходиться без широкой базы данных. Откуда вы её берёте?
— Действительно, это так. Чтобы сформировать базу данных для нейросети, мы кооперируемся с заказчиками и их подрядчиками. Вообще наша основная задача — это «железо», то есть создание эффективно работающей микроэлектроники, плат и компьютеров. На свои решения мы портируем софт, который создан заказчиками или другими организациями.
— Какие ещё новые изделия предлагает «Модуль» своим заказчикам?
— Как я уже говорил выше, у нас немало государственных заказчиков, с которыми мы сотрудничаем по импортозамещению, созданию ЦОДов (центров обработки данных), микроЦОДов, серверных решений. У нас много совместных продуктов с МГТУ им. Баумана, разработчиками «Эльбрусов» (АО «МЦСТ». — RT) и процессоров «Байкал» (Baikal Electronics. — RT).
Тем не менее в своей деятельности и кооперации мы в большей степени ориентируемся на рынок. Например, мы предлагаем системы управления освещением и жилищно-коммунальным хозяйством, которые позволяют сократить потребление электричества и других ресурсов.
Преимущество наших систем заключается в том, что они могут управляться оператором без специального образования. Они интуитивно понятны любому человеку. Эксплуатантам не нужно держать штат инженеров или IT-специалистов, достаточно одного оператора. Экономический эффект от интеграции наших умных комплексов очень ощутимый.
Важным направлением «Модуля» является изготовление источников тока. В частности, наш центр сконцентрировал усилия на разработке линейки аккумуляторов «Триумф» с электролитом в виде геля. Их можно устанавливать на наземную технику и летательные аппараты, в том числе в качестве резервных источников питания.
Особенность этого изделия заключается в том, что внутри него нет жидкости. Гелевый аккумулятор неприхотлив и чрезвычайно устойчив к механическим повреждениям — он сохраняет работоспособность, даже если пробивается насквозь.
Такое изделие однозначно подойдёт армии и силовым ведомствам. Помимо нас, в России сейчас работает только одно предприятие, которое выпускает гелевые аккумуляторы.
— Действительно любопытная разработка. Получается, что такой аккумулятор способен работать даже после попадания осколков и пуль?
— Совершенно верно. Он продолжает работать, причём выделения электролита и вредных газов не происходит. «Триумф» прекрасно переносит попадание воды, хорошо работает на морозе и жаре, а после полной разрядки способен заряжаться до 100%. Жидкостные аналоги такими качествами не обладают — в лучшем случае они зарядятся на 80%. И самое главное — это безопасность.
Мы предлагаем стартерные, тяговые и другие виды гелевых аккумуляторов. Да, их стоимость выше на 10—20%, чем жидкостных аккумуляторов, которые повсеместно используются в войсках и на гражданке. Но, сами понимаете, преимуществ у гелевой батареи гораздо больше. Например, её практически не надо обслуживать.
К сожалению, на внутреннем рынке российские гелевые аккумуляторы представлены слабо. Однако ситуация начинает меняться. «Триумф» сейчас успешно проходит испытания в ряде силовых ведомств и в арктических условиях. Рассчитываем, что наша линейка уникальных гелевых аккумуляторов найдёт широкое практическое применение.
Лучший результат показал Google
Исследователи из Пекинского университета Цзяотун разработали алгоритм, который позволил проанализировать возможности современных систем искусственного интеллекта (ИИ). Самый высокий результат показал Google, чей IQ оказался немного ниже уровня шестилетнего ребенка.
Результат Google в тесте на интеллект оказался равен 47,28, что является самым высоким показателем среди систем ИИ. Однако поисковику еще очень далеко до уровня человека. У 18-летнего человека IQ в среднем равняется 97, у 12-летнего — 84,5, у шестилетнего — 55,5.
Топ-7 ИИ с самым высоким IQ выглядит так:
1. Google — 47,28
2. Duer — 37,2
3. Baidu — 32,92
4. Sogou — 32,25
5. Bing — 31,98
6. Xiaobing — 24,48
Расположившийся на втором месте Duer является китайским аналогом персональных помощников наподобие Cortana и Alexa и создан китайской компанией Baidu, чей поисковик находится на третьем месте в рейтинге. Другая китайская система поиска — Sogou — находится на четвертом месте, а поисковик от Microsoft Bing — на пятом. Чатбот от Microsoft Xiaobing занял шестое место. Голосовой помощник от Apple SIRI находится лишь на седьмом месте с показателем IQ в 23,94, что почти в два раза ниже результата Google. Российский поисковик «Яндекс» в нынешний рейтинг не вошел, хотя в 2014 году занимал шестое место с показателем IQ в 19. За ним следом тогда шел Rambler с рейтингом 18.
Как «Яндекс» презентовал голосового помощника «Алиса»
Для проведения исследования (.pdf) ученые разработали семь уровней интеллекта от нулевого до шестого класса, которые они затем использовали для квалификации систем ИИ. Эти оценки основывались на нескольких атрибутах, включая способность системы выполнять ввод-вывод, наличие (или отсутствие) локального хранилища данных, способность обновлять и расширять эту базу и ее способность делиться своими знаниями с другими интеллектуальными системами. Системы с нулевым уровнем интеллекта отсутствуют в мире, а уровень шестого класса представляется авторами исследования как некий «богоподобный интеллект», который обладает бесконечной способностью создавать знания и представляет собой эволюционную конечную точку для ИИ.
Большинство современных интеллектуальных устройств и платформ находятся на уровнях 2–3. Системы второго класса могут взаимодействовать с людьми и хранить информацию, но по существу статичны в своих возможностях — для примера приводятся интеллектуальные телевизоры, холодильники и другие подобные гаджеты. Системы третьего класса более динамичны, они могут обеспечить больше функциональности и возможностей с помощью обновлений программного обеспечения или оборудования. Они представлены такими устройствами, как смартфоны и персональные компьютеры.
Устройства четвертого класса имеют некоторую автономию в отношении их обучения и не полагаются на человеческое взаимодействие, чтобы эволюционировать, а также обладают возможностью самообновления через интернет. Для примера приводятся RoboEarth, в котором роботы могут делиться знаниями друг с другом с использованием облачного хранилища данных. Другие примеры включают Google Brain и Baidu Brain. Системы пятого класса имеют возможность создавать новые знания и использовать их для инноваций, а также способны применять эти нововведения к процессу развития человека. Люди приводятся как единственный пример таких систем, ученые считают их «особыми» интеллектуальными системами, поскольку они были созданы не искусственно.
Почему Amazon Alexa ближе, чем техника
Специалисты Корнеллского университета (Нью-Йорк, США) в сентябре опубликовали исследование «Alexa — мой новый лучший друг». Его выводы подтверждают предположение о том, что техника может выступать в роли социального актора, в общении с которым люди руководствуются теми же нормами, которые обычно применяют при взаимодействии с людьми.
