Физика в мире животных: колибри и ее полет
Колибри — небольшие по размеру птицы, которые живут и в Северной и в Южной Америке. Существует 330 видов колибри, причем подавляющее большинство — это ярко окрашенные птицы очень небольшого размера. Весят колибри всего лишь несколько граммов. Максимальный размер одного из видов колибри почти равен размеру обычного скворца. Самая маленькая колибри весит 2 грамма, длина ее тела всего лишь несколько сантиметров.
Колибри примечательны не только размером. Дело в том, что эти птицы — мастера полета высокого класса. Они могут летать практически в любом направлении, зависать в воздухе, совершать вертикальный взлет и посадку. Зависать на месте могут и некоторые другие птицы, но колибри превосходят все прочие виды, останавливаясь на одном месте надолго и без видимых усилий.
Во время «полета на месте» колибри приходится выписывать крыльями восьмерку. Благодаря этому птица держится в воздухе в вертикальном положении. Скорость взмахов крыльев колибри огромна — около 50-80 взмахов в секунду. Но и это не предел. Ухаживая за самкой самец одного из видов колибри делает более 200 взмахов за секунду. Разгон до максимальной скорости и мгновенная остановка у этих птиц происходит практически мгновенно, всего лишь за несколько секунд. Скорость небольшой птички достигает 50 км/ч, что действительно много для такого небольшого существа.
По словам Дугласа Уоррика [Douglas Warrick] из университета Орегона (Oregon State University), колибри используют стиль полета, который является промежуточным между стилем птиц и стилем насекомых. В процессе полета эти животные получают около 25% подъемной силы от движения крыльев вверх и 75% от движения вниз. У насекомых дело обстоит несколько иначе: от движения крыльев вверх и вниз тело получает около 50% подъемной силы. У большинства птиц тело получает подъемную силу преимущественно от движения крыльев вниз.
Кристофер Кларк [Christopher Clark] из Университета Калифорнии при помощи скоростной камеры запечатлел момент вхождения колибри в пике. Проведенные расчёты показали, что колибри развивают скорость в примерно 400 корпусов в секунду. Это больше, чем у включенного на форсаже реактивного истребителя или у шаттла, который входит в атмосферу Земли. Несмотря на скорость, колибри и тормозят практически мгновенно, о чем уже упоминалось. Так быстро останавливать движение могут очень немногие организмы, способные летать.
Колибри превосходят в искусстве полета подавляющее большинство птиц. Да и структура тела, строение крыльев у них отличается от всех других пернатых. Для того, чтобы получить возможность так быстро махать крыльями, колибри должны иметь короткие и прямые кости плеча и предплечья. Кости крыльев — прочные и легкие благодаря тому, что они полые. Структура самого крыла очень жёсткая благодаря тому, что ряд суставов просто не двигается.
Плечевые суставы гибкие. Благодаря этому они могут двигаться в любом направлении. Также они могут вращаться примерно на 180 градусов. Плюс ко всему, колибри могут менять угол крыла для изменения траектории движения. На это способно очень малое число видов птиц. Кроме костей, должны быть и мощные мышцы. У колибри масса мышц крыльев составляют около 40% всей массы тела.
Для обеспечения мышц кислородом во время работы нужен еще и кислород. Его колибри получают благодаря развитой дыхательной системе, которая включает 9 воздушных мешков. Они составляют с легкими единую систему. Во время движения мышцы выталкивают воздух из этих мешочков, благодаря чему легкие получают дополнительные порции кислорода.
Обеспечить весь организм кислородом — непростая задача. Но с ней справляется большое сердце, занимающее примерно половину тела птицы. Оно прокачивает кровь, обеспечивая приток кислорода ко всем тканям и органам колибри. Частота сердечного ритма в случае колибри — 500 ударов в минуту в состоянии покоя. Во время полета пульс птицы ускоряется вплоть до 1200 ударов в минуту. Дыхание тоже очень быстрое — вплоть до 600 циклов вдох-выдох за минуту.
Для такой активной работы нужны и питательные вещества. Большинство колибри получает достаточное количество энергии из нектара — очень калорийного вещества, которое практически моментально перерабатываются пищеварительной системой птицы. За день ряд видов некрупных колибри, которые питаются нектаром, потребляют в два раза больше пищи, чем весят сами. Практически вся энергия расходуется на полет. В активном состоянии тело колибри нагревается до примерно 42 °С. Ночью же температура падает до 15-22°С. Очень немногие теплокровные животные способны выжить при такой резкой смене температуры тела.
Для добычи нужного количества пищи колибри используют свой длинный клюв, способный проникнуть глубоко в чашечку цветка. Некоторые виды колибри поступают еще оригинальнее, прокалывая клювом основание цветка, если не могут добраться до нектара обычным способом. Для добычи нектара используется и длинный язык, имеющий специальную форму. Эта форма помогает нектару оставаться на языке в то время, когда колибри решили подкрепиться.
Нектар захватывается языком и благодаря форме языка поступает прямо в горло. Чтобы обеспечить свой организм достаточным количеством энергии, ряд видов колибри должны питаться очень часто — каждые 10-20 минут. Летать птицы могут и под дождем — это необходимо для их выживания. Если бы колибри не могли летать под дождем, это поставило бы под угрозу выживание ряда видов.
Удивляют колибри еще и тем, что способны перелетать на очень большие расстояния. Например, рубиновогорлый колибри на зимовку перелетает из Канады в Мексику и Панаму. Расстояние перелета составляет 5000 километров. Средняя скорость полета — около 50 километров в час. Далеко не все крупные птицы способны выдержать такой длительный и изнурительный перелет, не говоря уже о мелких птичках.
Ученые утверждают, что колибри просто созданы для полета. Вряд ли будет преувеличением сказать, что колибри являются лучшими летунами в мире.
ЦУП начал испытывать элементы искусственного интеллекта
- © iz.ru
О применении элементов искусственного интеллекта для управления крупными группировками спутников, о перспективах МКС и планах создания международной станции на орбите Луны рассказал начальник Центра управления полетами (ЦУП) Максим Матюшин.
— Что входит в сферу обязанностей ЦУПа на сегодняшний день?
— В структуре госкорпорации «Роскосмос» мы выполняем ключевую роль, занимаемся управлением космическими аппаратами (КА) гражданского назначения. Это пилотируемые корабли «Союз МС» и грузовые «Прогресс МС», российский сегмент Международной космической станции, КА научного и социально-экономического назначения. По большому счету вне нашей компетенции остаются только КА связи и вещания, навигационные спутники ГЛОНАСС, а также системы военного назначения. Все остальные отечественные спутники управляются из нашего ЦУПа.
— Отечественная орбитальная группировка постоянно изменяется, добавляются новые космические аппараты, завершают работу старые. А как развивается ЦУП? Что-то меняется в его работе?
— Российская группировка действительно растет и развивается. Одновременно и ЦУП модернизирует свои мощности опережающими темпами. Мы видим, что мировая космонавтика также претерпевает серьезные изменения. Уже воплощаются в реальность планы по созданию космических систем из сотен и даже тысяч спутников. Кроме того, количество космического мусора также продолжает увеличиваться. Трафик в околоземном пространстве становится всё более плотным. Дальше будет еще напряженнее.
Для решения этой проблемы в 2015 году в ЦУПе в подмосковном Королеве был построен крупный современный дата-центр. Вслед за этим начаты несколько научно-исследовательских работ по управлению крупными группировками в условиях большого скопления космического мусора. Над решением этой проблемы мы работаем совместно с Институтом прикладной математики имени Келдыша, привлекаем ведущие вузы страны, в том числе Московский авиационный институт. В новых условиях необходимы алгоритмы обработки больших объемов данных, организация цифровых экосистем. Совместно с Институтом управления имени Трапезникова на программно-аппаратной базе ЦУПа начинаем испытывать элементы искусственного интеллекта (ИИ).
— Речь идет о популярных сегодня нейросетях?
— Нейросети — это один из элементов ИИ. Они не лучшим образом подходят для решения наших задач. Мы разрабатываем что-то, подобное рою пчел, муравейнику. В компьютерном мире такие решения известны как мультиагентные системы. Именно их мы сейчас адаптируем к своим нуждам, прежде всего для планирования работ, анализа получаемых данных. Увеличение количества объектов управления и рост объемов получаемых от них данных в ближайшем будущем вызовет не просто количественное увеличение обрабатываемой информации. Это будет качественный скачок. И чтобы подготовиться к нему, мы уже сейчас тестируем новые методы обработки и анализа данных.
- © iz.ru
— Это требует постоянной модернизации аппаратно-программной части. Что делается для расширения вычислительных мощностей ЦУПа?
— Дата-центр ЦУПа создавался с возможностью расширения. Он постоянно обновляется в соответствии с возникающими потребностями. Такой подход позволяет поддерживать аппаратную часть на современном уровне и оптимально использовать вычислительные мощности.
Наш дата-центр хорошо защищен и физически, и на программном уровне. Он находится в гермообъеме с определенным температурно-влажностным режимом работы, с системами пожаротушения. Однако, поскольку высочайшим приоритетом для нас является надежность и безопасность полетов КА, мы планируем создание второго, дублирующего, подобного центра.
— Насколько хранящаяся в ЦУПе информация, линии связи с МКС и компьютеры самой станции защищены от кибератак?
— С самого начала программы МКС странами-партнерами были выработаны условия защиты информации от подобных атак. Поскольку ЦУП входит в международную сеть управления станцией, мы стремимся соответствовать самым высоким стандартам кибербезопасности. При этом защищаем себя сами, своими силами. Наши специалисты по кибербезопасности используют последние достижения в сфере систем охраны данных, проводят сравнительный анализ, моделируют ситуации и по итогам этой работы принимают решения о внедрении новых средств или методов защиты.
- © iz.ru
— Вы входите в международную структуру управления МКС. Насколько для вас актуальна задача импортозамещения оборудования?
— Мы очень аккуратно относимся к вопросам импортозамещения. Там, где есть возможность использовать вместо импортного оборудования наше, российское, мы это делаем. Если это невозможно, дорого и нецелесообразно — применяем иностранное. А вот все программы для управления полетами в ЦУПе разработаны нашими специалистами. Зарубежный софт для этого мы не используем.
— В ближайшие годы планируется завершить строительство российского сегмента МКС. Готов ли ЦУП к управлению новыми модулями?
— Мы работаем над созданием соответствующих средств. В ходе завершения строительства российского сегмента планируется запустить к МКС еще три модуля. На заключительном этапе находится подготовка средств ЦУПа для управления полетом многофункционального лабораторного модуля «Наука». С нашей стороны в установленные сроки выполняются все задачи по наземной поддержке его выведения и стыковке со станцией. Готовимся к созданию средств управления для следующих модулей.
— Россия и США активно обсуждают вопрос о создании орбитальной окололунной станции Deep Space Gateway. Готов ли ЦУП участвовать в этом проекте? Возможно ли управлять сразу и МКС, и будущим окололунным комплексом?
— Как только будет принято решение, какое российское оборудование будет использоваться на новой станции, мы проанализируем имеющиеся возможности и предоставим свое видение развития средств управления. В целом все необходимые средства у нас имеются. Речь идет в том числе о готовой инфраструктуре обмена данными с Соединенными Штатами, Европой и другими партнерами по МКС.
Если говорить о параллельной работе с двумя станциями, то напомню, что именно наш, российский, ЦУП обладает в этом вопросе наибольшими компетенциями. Мы имеем опыт одновременного круглосуточного управления орбитальными комплексами «Мир» и МКС, не говоря уже о работе сразу с несколькими космическими кораблями. Сейчас мы сильнее, чем были в начале 2000-х, и, я думаю, без проблем обеспечим такое управление.
- © iz.ru
— Советские лунные миссии, а также межпланетные аппараты использовали станцию дальней космической связи в Крыму. Планируется ли вернуть ее в контур управления ЦУПа?
— Станция в Евпатории восстановлена, прошла комплексные испытания, и ее начали использовать для связи с российским сегментом МКС.
— А уникальное и единственное из оставшихся с советских времен судно космической связи «Виктор Пацаев»?
— Судно передано администрации Калининградской области для организации на его борту музея. Для практических задач «Виктор Пацаев» сейчас не нужен. На замену ему под Калининградом создан Балтийский командно-измерительный пункт.
Такие суда использовались для обеспечения связи вне зоны видимости советских наземных средств наблюдения — например, в Атлантике, Тихом океане. Но сейчас на орбите создана группировка КА-ретрансляторов «Луч», планируется ее обновление. Связь в околоземном космическом пространстве с помощью спутниковых систем — это мировая тенденция.
— В феврале российские космонавты выходили в открытый космос, чтобы разместить на поверхности МКС аппаратуру для круглосуточной связи с Землей через систему «Луч». Когда эта система заработает?
— Действительно во время этого выхода космонавты разместили на остронаправленной антенне новый блок. В дальнейшем на МКС продолжится монтаж приемного оборудования. Создаваемая система пройдет тестирование и постепенно будет вводиться в штатную эксплуатацию.
В тестовом режиме она работает уже сейчас. Спутники серии «Луч» на протяжении нескольких лет использовали для обеспечения связи с космическими кораблями «Союз». Буквально на днях протестирована передача голосовой информации из ЦУПа на МКС. Всё завершилось удачно. Мы слышим МКС, экипаж станции слышит нас. То есть можно считать, что технологии отработаны. Дальше будем устанавливать эту связь на постоянной основе, вводить телевидение и доступ в интернет через систему «Луч».
Даже до повсеместного распространения компьютерных технологий научная фантастика предлагала вниманию читателей широкое разнообразие вариантов применения искусственного интеллекта и роботов в контексте освоения космоса. Сверхразумный компьютер HAL 9000 в Космической одиссее 2001 года, C3PO и R2D2 в Звёздных войнах, трикодеры, борги, голограммы и умные компьютеры в Звёздном пути: все эти произведения наглядно демонстрируют, что космос и ИИ – две половинки одного целого. С начала освоения внеземного пространства людьми этот фантастический союз наконец становится реальностью: в нашей статье мы расскажем Вам о более конкретных примерах применения искусственного интеллекта в космической индустрии.
medium.com
Применение искусственного интеллекта в производстве спутников и космических летательных аппаратов
Спутники и космические корабли невероятно сложны в производстве. Процесс их изготовления подразумевает множество повторяющихся операций, требующих высокой точности. Кроме того, большинство из них должны выполняться в изолированных помещениях во избежание потенциального загрязнения элементов будущего аппарата микроскопическими формами жизни. Согласно NASA, многие из них успешно выживают в «чистых комнатах», питаясь чистящими средствами, и даже в космосе. Биологическое загрязнение Луны, Марса и других космических тел может исказить данные исследований об инопланетной жизни.
Тихоходки на Луне: в апреле 2019 года аппарат израильской частной лунной миссии разбился при посадке, «загрязнив» её тихоходками /Getty/Photo Montage by Salon
По этой причине с недавних пор при сборке космических аппаратов стали использовать системы, действующие на базе алгоритмов искусственного интеллекта, чтобы свести до минимума контакты с людьми. Помимо устранения вероятности биологического загрязнения, использование искусственного интеллекта позволяет значительно ускорить производственные процессы. Кроме того, системы ИИ проводят регулярное оценивание эффективности операций, результаты которого помогают их оптимизировать. Не менее важную роль в улучшении продуктивности производств играет устранение человеческого фактора. Используемые на сборочных конвейерах коллаборативные роботы или «коботы» перенимают на себя наиболее трудоёмкие и подверженные ошибкам операции.
Raytheon
Космическая съёмка, улучшенная при помощи ИИ
Каждую минуту спутники и космические телескопы генерируют миллионы снимков поверхности Земли и других космических объектов. Эти аппараты обрабатывают сотни терабайтов данных ежедневно, чтобы поставлять на Землю информацию о погодных условиях, формировать актуальные онлайн-карты и т. д. Одна лишь спутниковая съёмка нашей планеты предполагает безграничное количество возможностей применения искусственного интеллекта. Без алгоритмов ИИ людям приходилось самостоятельно обрабатывать данные, из-за чего страдала актуальность информации. Кроме того, для получения данных в пределах стационарного учреждения необходимо поддерживать непрерывный контакт со спутником, что практически неосуществимо из-за постоянного движения аппарата по орбите.
NASA/NOAA
Использование искусственного интеллекта непосредственно на борту спутника избавляет специалистов от потребности в дополнительной коммуникации между наземными и космическими станциями. Мощь алгоритмов машинного обучения состоит в способности изучать миллионы изображений в считанные мгновения, налету регистрируя любые изменения, например, в движении атмосферных фронтов. К тому же, в отличие от людей, искусственный интеллект не нуждается в отдыхе, а также не склонен к ошибкам, связанных с утерей концентрации и внимательности. Это особенно важно при отслеживании природных катастроф. Путём автоматизации процессов при помощи ИИ спутник самостоятельно начнёт съёмку, если сенсоры зарегистрируют соответствующие сигналы, например, критические перепады давления или температуры воздушных потоков. Кроме того, такие спутники могут быть частью систем оповещения о катаклизмах: благодаря алгоритмам ИИ они могут рассчитать вероятность какого-либо явления, а также путь его развития и последствия.
Belfer Center
Не менее важную роль системы искусственного интеллекта играют в работе зондов, исследующих дальний космос. Специализированные алгоритмы обрабатывают огромные массивы данных, изучая характеристики инопланетных миров. ИИ сравнивает их с запрограммированными показателями потенциально пригодного для жизни космического объекта, чтобы определить вероятность обитаемости очередной экзопланеты.
Контроль состояния систем
Как и любое сложное оборудование, спутники и космические летательные аппараты нуждаются в щепетильном контроле. Список потенциальных проблем охватывает собой мириады вариантов – как самых предсказуемых, так и наиболее невероятных: от пустяковых неисправностей до столкновения с другими объектами на орбите. Для контроля состояния искусственных спутников специалисты используют системы ИИ, которые безостановочно отслеживают показатели всевозможных сенсоров. Такие системы могут не только оповещать людей о каких-либо проблемах, но и самостоятельно их решать. К примеру, компания SpaceX оборудовала свои спутники системами сенсоров и механизмов, которые могут отслеживать положение аппарата и корректировать его во избежание столкновения с другими объектами.
Astroscale
Искусственный интеллект также используют для навигации космических летательных аппаратов, зондов и даже марсоходов. По словам экспертов, технология управления этими аппаратов очень похожа на системы, обеспечивающие передвижения наземных транспортных средств в беспилотном режиме. За пределами нашей планеты искусственный интеллект также опирается на комбинированные данные системы датчиков и карт для отслеживания различных параметров. Как и в случае с наземными транспортными средствами, использование ИИ для навигации в космосе имеет ряд недостатков: наиболее остро стоит проблема вероятности взлома систем и использования аппаратов в злоумышленных целях.
ISECG
В последние десятилетия мы наблюдаем заметный прогресс в освоении и коммерциализации космоса. Именно применение искусственного интеллекта стало катализатором для запуска наиболее амбициозных проектов, направленных не только на изучение секретов космоса, но и на их демонстрацию жителям планеты, например, в рамках космического туризма.
Ученые ведут разработку ИИ для управления космической колонией
Аэрокосмическое агентство NASA где-то в 2030-х годах хочет отправить пилотируемую миссию на Марс. Чтобы безопасно добраться до Красной планеты агентству потребуются самые передовые и надежные космические технологии. Одной из таких технологий может стать искусственный интеллект, который будет использоваться для управления практически всеми системами космического корабля, а в перспективе и космического жилища, которое люди обустроят на нашем планетарном соседе. Разработка ИИ такого уровня уже ведется и, что интересно, прототипом для него послужила, пожалуй, самая печально известная машина из научной фантастики – компьютер HAL 9000.
Робототехник и специалист в области ИИ Пит Бонассо из компании TRACLabs (Хьюстон, США) говорит, что разработанный им новый прототип системы CASE (когнитивная архитектура для космических агентов) в техническом плане полностью имитирует компьютер HAL за минусом таких явно ненужных для машины черт, как социопатия, паранойя и изменничество.
Если не принимать во внимание данные психологические недостатки, передовая вычислительная мощь и способности культового персонажа из научной фантастики конца 60-х годов произвели очень яркое впечатление на Бонассо полвека назад.
«Впервые я посмотрел «Космическую одиссею 2001 года» Стэнли Кубрика в 1968 году, когда учился на старшем курсе академии West Point», — пишет Бонассо в статье, опубликованной журналом Science Robotics.
В то время у студентов был доступ только к одному компьютеру академии. Не по какой-то прихоти преподавателей или директора, просто на весь университет имелся всего один компьютер. Такие машины были редкостью в то время. Этим компьютером была станция General Electric 225, оборудованная всего 125 Кбайт оперативной памяти. Несмотря на ограниченность возможностей машины, Бонассо быстро выяснил, как ее запрограммировать для игры в виртуальный бильярд. Но когда молодой студент увидел возможности компьютера HAL, для него это стало настоящим откровением.
Спустя несколько десятилетий, уже будучи специалистом в области ИИ Бонассо разработал то, что увидел в фильме 68-го года.
Прототип ИИ, созданный Бонассо, смог управлять компьютерно-смоделированной средой условной космической станции на протяжении всего четырех часов, но результаты уже обнадеживают: программа за время симуляции не убила ни одного виртуального астронавта.
Рендер виртуальной планетарной станции, находящейся под управлением системы CASE
«Наших коллег, а также представителей NASA, с которыми мы сотрудничаем, совсем не беспокоит то, что HAL может выйти из-под контроля. Почему? Потому что выйти из-под контроля система не может. Она делает лишь то, на что была запрограммирована», — комментирует Бонассо.
Основная функция системы CASE в перспективе будет заключаться в управлении всей активностью и технологическими операциями космической колонии, чтобы та работала как часы. Архитектура системы состоит из трех слоев. Первая занимается управлением аппаратных средств, например, системами жизнеобеспечения, электрической сетью, планетарными роверами и, да, теоретически, дверями шлюзовых отсеков.
Второй слой предназначен для управления программным обеспечением, на базе которого будет работать аппаратная инфраструктура. Кроме того, данный кластер будет отвечать за соблюдение выполнения ежедневных рутинных задач, например, проводить ежедневную проверку работоспособности всех систем станции, а также предотвращать и решать потенциальные нештатные ситуации (утечка газа, пожар, сломанные генераторы, приближение пылевых бурь и так далее).
Предположительно третий слой архитектуры CASE будет заниматься проблемой инопланетного монолита, если тот неожиданно возникнет рядом с колонистами, однако в опубликованной статье об этом ничего не говорится.
Помимо многослойной архитектуры CASE будет обладать онтологической системой, наделяющей ИИ способностью рассуждения и анализа информации, которая будет поступать на него с помощью интерфейсов взаимодействия машины и человека (например, визуальных дисплеев и диалоговых цифровых окон, которые будут реагировать на речь).
Большинство всех вышеописанных функций прототип, конечно же, в настоящий момент способен выполнять лишь в виртуальной среде, однако Бонассо и его коллеги из TRACLabs, компании, которая сотрудничает по вопросам разработок новых высокотехнологических систем, например, с тем же NASA и другими правительственными агентствами, надеются в скором времени перенести испытания системы из виртуального мира в реальный.
«Мы работаем с экспериментами, направленными на моделирование систем. В рамках таких задач люди собираются вместе и имитируется среда и жизнь на далеких планетах или Луне. Надеемся, что шаг за шагом, но мы сможем воплотить CASE в реальности и оценить его значимость для будущих космических экспедиций», — говорится в статье.
Забегая вперед, если подобные реальные системы докажут свою состоятельность в реальных испытаниях и в конечном итоге будут использоваться в рамках колониальных миссий на Луне и Марсе, то, по мнению Бонассо, они действительно смогут существенно упростить освоение дальнего космоса.
Опять же, ученый уверен, что беспокоится о рисках бунта, как это было показано в фильме Кубрика, не стоит. Возможности таких систем будут ограничены лишь тем набором функций, которые были в них запрограммированы.
«Способности той же CASE даже в виртуальной среде весьма ограничены и сосредоточены на событиях, которые будут происходить на планетарной станции. Настоящий ИИ сможет управлять системой жизнеобеспечения, но понятия не будет иметь, кто победил на последних президентских выборах», — добавляет разработчик.
Умные помощники. Как искусственный интеллект изменил мир
Искусственный интеллект используется в медицине, финансах и коммерции, промышленности и обеспечении порядка и безопасности — везде, где требуется обрабатывать большие объемы данных, систематизировать и прогнозировать.
Еще десятилетие назад мир воспринимал ИИ больше как утопическое будущее, чем возможную реальность. Ведь в 2010 году далеко не все имели компьютеры и знали, как пользоваться интернетом. Однако будущее оказалось намного ближе, чем думали многие. Сейчас искусственный интеллект практически управляет нашей жизнью. Рассказываем как.
Как работает ИИ
Один из способов создать искусственный интеллект — это построить нейронную сеть. Искусственная нейронная сеть работает по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме. В организме в сеть соединяются нервные клетки или нейроны. Искусственная нейросеть устроена почти так же, только вместо нервных клеток у нее простые процессоры.
Нейросети способны обучаться. В этом им помогает технология машинного обучения. Благодаря ей компьютеры могут отличать один объект от другого, сравнивать, анализировать и прогнозировать. Чтобы научиться распознавать, к примеру, кошку, нейросети нужно просмотреть огромное количество картинок с кошками и запомнить набор признаков.
В сад инженера компании Nvidia Роберта Бонда часто забредали соседские кошки и портили насаждения. Бонд написал алгоритм, который включал разбрызгиватель, когда в сад входила кошка. Для этого нейросеть анализировала изображения с видеокамер, сопоставляя части картинок со «знакомыми» признаками домашнего хищника. Если большая часть элементов картинки совпадает с признаками кошки, компьютер сообщает, что нашел кошку.
Точно так же нейросети могут читать написанные от руки буквы и цифры, прогнозировать курс акций на следующий день и определять больной орган.
Где применяется ИИ
Смартфоны и виртуальные помощники
Смартфоны буквально напичканы опциями и приложениями, которые работают на искусственном интеллекте. Каждый раз, когда мы разговариваем с голосовыми помощниками Siri от Apple, Google Assistant и Алисой от Amazon, мы общаемся с ИИ. Помощники рассказывают нам о погоде, прокладывают маршруты поездки и могут поддержать беседу. Разработчики даже научили их «обижаться».
ИИ умеет распознавать лица и отпечатки пальцев, чтобы разблокировать телефон, и делает многое другое. Причем разработчики все больше стараются запускать приложения с ИИ непосредственно на телефонах. Чтобы распознать, к примеру, речь, уже не нужен компьютер. Ваше карманное устройство прекрасно умеет это делать.
В октябре Google представил приложение для смартфонов под названием Recorder. Оно записывает видео и расшифровывает аудио в реальном времени. Recorder различает множество звуков, включая музыку и аплодисменты. Есть поиск по аудио, который позволяет находить отдельные слова.
Чтобы приложение уместилось на смартфоне, пришлось потрудиться. Как сказали в Google — это было нелегко. Требовалось, чтобы несколько чипов работали на самом телефоне, не слишком нагружая его процессор и без потери заряда батареи.
Видеонаблюдение давно является частью охранных систем магазинов, аэропортов, офисов, частных домов и улиц. Сейчас системы наблюдения научились распознавать лица и даже выражения лиц. Нейронные сети сравнивают людей на видео с полицейскими базами данных или с базами предприятий и быстро выдают имена и другую личную информацию. Могут отличить проявления агрессии от выражения любопытства.
Одним из первых в этом направлении стал Google. В 2014 году компания выпустила небольшую камеру Nest Cam, предназначенную для того, чтобы следить за безопасностью в доме. Она умела распознавать лица людей, видеть в темноте, слышать голоса, а также передавать свои впечатления от происходящего в мобильное приложение хозяев.
Современная умная камера создает 3D-модель помещения и всех предметов в нем. Модель замечает любое изменение в обстановке — движение, перемещение, появление нового объекта. Благодаря машинному обучению камера может распознавать не только объекты, но даже их действия.
Чем дольше камера работает, тем лучше она понимает, что происходит и кто перед ней, может различать своих и чужих. Камера создает базу посетителей с фотографиями под разными углами, сравнивает их и нумерует. Время от времени она может попросить хозяина уточнить статус того или иного человека. Полученные данные камера передает в облачный сервис и в приложение клиента.
Несмотря на всю пользу, эта технология столкнулась с противодействием населения. Людей беспокоят вопросы конфиденциальности и возможных ошибок систем. В 2019 году несколько городов в США запретили городским службам, включая полицию, использовать распознавание лиц. Среди них Сан-Франциско и Окленд в Калифорнии и Сомервилль в Массачусетсе. Между тем в другом американском городе — Бостоне — именно эти системы помогли разыскать исполнителей теракта.
Искусственный интеллект используется для диагностики и лечения всех видов заболеваний. Он может выявить рак легких, способен наблюдать за психическим здоровьем пациентов и следить, к примеру, за изменениями в состоянии желудочно-кишечного тракта.
Стартап Mindstrong Health и подобные компании изучают возможность при помощи ИИ измерять настроение людей. Хотя исследования в этой области еще не завершены, компании уже пробуют использовать приложение для медицинской диагностики.
Компания Auggi, занимающаяся проблемами кишечника, создает приложение для выявления желудочно-кишечных болезней. А стартап Seed Health хочет использовать микробы для лечения пациентов. В ноябре текущего года компании начали собирать фотографии кала у населения. Они хотят научить ИИ распознавать болезни по фотографиям. При помощи такого приложения пациентам больше не придется отслеживать свое состояние, записывая изменения в блокнот.
Может ли искусственный интеллект создавать предметы искусства? Художники, музыканты и другие представители богемы отвечают утвердительно. В конце 2018 года машина, созданная на основе ИИ, написала портрет в духе старых мастеров. Картина была продана на аукционе Christie’s за $432,5 тыс.
А что с акциями
Консенсус Refinitiv рекомендует покупать акции Amazon, Apple и Alphabet (материнская компания Google). Такой совет дало абсолютное большинство аналитиков, вошедших в консенсус. В среднем эксперты ожидают роста акций Amazon и Alphabet. Согласно прогнозам, на горизонте года Amazon подорожает на 21%, до $2167,56, а Alphabet — на 9%, до $1472,28 за бумагу. В отношении ценных бумаг Apple аналитики прогнозируют снижение на 6%, до $266,22 за акцию.
Начать инвестировать можно прямо сейчас на РБК Quote. Проект реализован совместно с банком ВТБ.
Финансовый инстурмент, используемый для привлечения капитала. Основные типы ценных бумаг: акции (предоставляет владельцу право собственности), облигации (долговая ценная бумага) и их производные. Подробнее
5 способов использования искусственного интеллекта в освоении космоса
Искусственный интеллект развивается такими темпами, что он больше не ограничивается решением проблем на нашей планете.
В последние годы искусственный интеллект набирает обороты, позволяя нам решать проблемы быстрее, чем когда-либо могли позволить традиционные вычисления. Например, недавно DeepMind, дочерняя компания Google , занимающаяся искусственным интеллектом, разработала AlphaFold2 , программу, которая решает проблему сворачивания белков . Это проблема, которая ставила ученых в тупик на протяжении 50 лет. Достижения в области искусственного интеллекта позволили нам добиться прогресса во всех дисциплинах – и они не ограничиваются приложениями на этой планете. От разработки миссий до очистки орбиты Земли от мусора – вот несколько способов, которыми искусственный интеллект может помочь нам продвинуться дальше в космосе.
Помощники космонавтов
Вы помните Тарса и Кейса, роботов-помощников из фильма «Интерстеллар»? Хотя этих роботов еще не существует для реальных космических миссий, исследователи работают над чем-то подобным, создавая интеллектуальных помощников для помощи астронавтам. Эти помощники на основе искусственного интеллекта, даже если они могут выглядеть не так модно, как в фильмах, могут быть невероятно полезны для исследования космоса.
Недавно разработанный виртуальный помощник потенциально может обнаружить любые опасности в длительных космических полетах, такие как изменения в атмосфере космического аппарата – например , увеличения углекислого газа – или неисправность датчика, которые могут быть потенциально вредными. Затем он предупредит экипаж предложениями по проверке.
Помощник AI называется Cimon был доставлен на Международную космическую станцию (МКС) в декабре 2019 года, где он проходит испытания в течение трех лет. В конце концов, Cimon будет использоваться для снижения стресса астронавтов, выполняя задания, которые они просят. НАСА также разрабатывает спутника для астронавтов на борту МКС под названием Робонавт , который будет работать вместе с астронавтами или без него ыполнять слишком рискованные для них задачи.
Планирование миссии
Планирование миссии на Марс – непростая задача, но искусственный интеллект может облегчить ее. Новые космические миссии традиционно основываются на знаниях, полученных в результате предыдущих исследований. Однако эта информация часто может быть ограничена или доступна не полностью. Это означает, что поток технической информации ограничен тем, кто может получить к ней доступ и поделиться ею среди других инженеров-проектировщиков миссии. Но что, если бы вся информация практически обо всех предыдущих космических полетах была доступна любому, кто обладает полномочиями, всего в несколько кликов?
Однажды может появиться более умная система – похожая на Википедию, но с искусственным интеллектом, которая сможет отвечать на сложные запросы с надежной и актуальной информацией – чтобы помочь в раннем проектировании и планировании новых космических миссий. Исследователи работают над идеей помощника инженера-проектировщика, чтобы сократить время, необходимое для первоначального проектирования миссии, которое в противном случае требует много рабочих часов человека.
«Дафна» – один из примеров умного помощника при проектировании спутниковых систем наблюдения Земли. Дафна используется системными инженерами в командах разработчиков спутников. Это облегчает их работу, предоставляя доступ к соответствующей информации, включая отзывы, а также ответы на конкретные запросы.
Обработка спутниковых данных
Спутники наблюдения Земли генерируют огромные объемы данных. Эти данные принимаются наземными станциями порциями в течение длительного периода времени, и их необходимо собрать вместе, прежде чем их можно будет проанализировать. Хотя было несколько краудсорсинговых проектов для проведения базового анализа спутниковых изображений в очень небольшом масштабе, искусственный интеллект может прийти нам на помощь для подробного анализа спутниковых данных.
При огромном объеме полученных данных ИИ оказался очень эффективным в их обработке. Он использовался для оценки накопления тепла в городских районах и для объединения метеорологических данных со спутниковыми изображениями для оценки скорости ветра.
AI также помог с оценкой солнечной радиации с использованием данных геостационарных спутников, среди многих других приложений. AI для обработки данных может также использоваться для самих спутников. В недавнем исследовании ученые протестировали различные методы искусственного интеллекта для удаленной спутниковой системы мониторинга состояния здоровья . Он способен анализировать данные, полученные со спутников, для обнаружения любых проблем, прогнозирования работоспособности спутников и представления визуализации для принятия обоснованных решений.
Космический мусор
Одна из самых больших космических проблем 21 века – это борьба с космическим мусором . По данным ESA , существует около 34 000 объектов размером более 10 см, которые представляют серьезную угрозу для существующей космической инфраструктуры. Существуют некоторые новаторские подходы к борьбе с угрозой, такие как разработка спутников для повторного входа в атмосферу Земли, если они будут развернуты в области низкой околоземной орбиты, что приведет к их полному разрушению под контролем.
Другой подход – избегать любых возможных столкновений в космосе, предотвращая образование любого мусора. В недавнем исследовании исследователи разработали метод проектирования маневров предотвращения столкновений с использованием методов машинного обучения (ML).
Еще один подход – использовать огромные вычислительные мощности, доступные на Земле, для обучения моделей машинного обучения, передачи этих моделей на космический корабль, уже находящийся на орбите или в пути, и использовать их на борту для принятия различных решений. Один из способов обеспечения безопасности космических полетов недавно был предложен с использованием уже обученных сетей на борту космического корабля. Это обеспечивает большую гибкость при проектировании спутников при минимальной опасности столкновения на орбите.
Системы навигации
На Земле мы привыкли к таким инструментам, как Google Карты , которые используют GPS или другие навигационные системы. Но для других внеземных тел такой системы пока нет. У нас нет навигационных спутников вокруг Луны или Марса, но мы могли бы использовать миллионы изображений, которые у нас есть с наблюдательных спутников, таких как Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO).
В 2018 году группа исследователей из НАСА в сотрудничестве с Intel разработала интеллектуальную навигационную систему с использованием ИИ для исследования планет. Они натренировали модель на миллионах фотографий, полученных из различных миссий, и создали виртуальную карту Луны.
Продолжая исследовать Вселенную, мы продолжим планировать амбициозные миссии, чтобы удовлетворить наше врожденное любопытство, а также улучшить жизнь людей на Земле. В наших усилиях искусственный интеллект поможет нам как на Земле, так и в космосе сделать это исследование возможным.
Умнее, дальше, точнее: как ИИ меняет полеты в космос
Мы в Binary District запустили новый курс по ИИ для бизнеса. На курсе мы много говорим про практическое применение искусственного интеллекта в разных отраслях: ритейле, медиа, медицине.
Но автоматизация помогает людям не только на Земле. В этой статье мы собрали примеры того, как ИИ может применяться (или уже применяется) для освоения космоса.
Под катом — семь кейсов: от предсказания бурь на Солнце до космического робоспасателя.
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
«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.
