Microsoft մշակել է արհեստական ինտելեկտի (AI) վրա հիմնված համակարգ, որը կօգնի ապահովել, որ Միջազգային տիեզերակայանում (ISS) տիեզերագնացների ձեռնոցները լավ վիճակում են, այսինքն՝ չունեն մաշվածության նշաններ, որոնք կարող են ազդել դրանք օգտագործող մասնագետների անվտանգությունը. Սա կենսականորեն կարևոր է, քանի որ տիեզերագնացները կարևոր գիտական առաքելություններ են կատարում այնպիսի միջավայրերում, որտեղ անվտանգությունն առաջնային է:
Ձեռնոցները, ի թիվս այլ բաների, օգտագործվում են գործիքների տեղադրման կամ վերանորոգման համար: Կանոնավոր օգտագործումը կարող է հանգեցնել դրանց մաշվածության, օրինակ՝ պատռվածքների կամ կտրվածքների, ինչը կարող է վտանգավոր դառնալ տիեզերագնացների համար՝ իրենց աշխատանքը կատարելու համար: Բուն ISS-ի որոշ տարածքներ ավելի քան երկու տասնամյակ ենթարկվել են այնպիսի վտանգների, ինչպիսիք են միկրոմետեորիտները: Այս փոքրիկ մասնիկների ազդեցությունը բազմաթիվ սուր եզրեր է ստեղծել բազրիքների և այլ կառուցվածքային տարրերի վրա: Լրացուցիչ վտանգներ կծագեն Լուսնի և Մարսի վրա, որտեղ քամու կամ ջրի բնական էրոզիայի բացակայությունը նշանակում է, որ ժայռերի մասնիկները ավելի շատ նման են ապակու բեկորների, քան խճաքարերի կամ ավազահատիկների այստեղ՝ Երկրի վրա:
Թիմ MicrosoftNASA-ի գիտնականների և Hewlett Packard Enterprise-ի (HPE) ինժեներների հետ համագործակցելով՝ մշակում է համակարգ, որն օգտագործում է AI և HPE-ի Spaceborne Computer-2-ը՝ սկանավորելու և վերլուծելու ձեռնոցների պատկերները անմիջապես ISS-ի վրա՝ սահմանափակ տարածության մեջ տիեզերագնացներին հնարավորություն տալով ինքնավարություն: Երկրից։
Տիեզերագնացների ձեռնոցները բաղկացած են հինգ շերտից։ Արտաքին շերտը բաղկացած է ռետինե ծածկույթից, որն ապահովում է բռնում և գործում է որպես առաջին պաշտպանիչ շերտ: Հաջորդը կտրվածքի դիմացկուն նյութի շերտ է, որը կոչվում է Վեկտրան: Լրացուցիչ երեք շերտերն ապահովում են կոստյումի ճնշումը և պաշտպանում տարածության ծայրահեղ ջերմաստիճանից: Արտաքին շերտը նախատեսված է ծանր բեռներին դիմակայելու համար, սակայն խնդիրները կարող են սկսվել, երբ մաշվածությունը հասնում է Վեկտրան շերտին:
Ներքին ձեռնոցների մոնիտոր ստեղծելու համար ՆԱՍԱ-ի թիմը սկսել է նոր, անձեռնմխելի ձեռնոցներով և ձեռնոցներով, որոնք կրել են ինչպես տիեզերական զբոսանքների, այնպես էլ վերգետնյա մարզումների ժամանակ: Այնուհետև նրանք լուսանկարել և ստուգել են վնասված ձեռնոցները՝ նկատելու մաշվածության որոշակի տեսակներ. այն տարածքները, որտեղ արտաքին ռետինե սիլիկոնե շերտը սկսել է թեփոտվել, կամ որտեղ վնասվել է կենսական նշանակություն ունեցող վեկտրան շերտը: Այնուհետև այս տվյալները օգտագործվել են ամպի վրա հիմնված արհեստական ինտելեկտի համակարգ վարժեցնելու համար Microsoft Azure-ը, և արդյունքները համեմատվել են իրական վնասների մասին հաշվետվությունների և NASA-ի պատկերների հետ: Օգտագործելով արհեստական ինտելեկտի ամպային հաշվողական հնարավորությունները՝ գործիքը ստեղծեց ձեռնոցի վրա որոշակի վայրի վնասման հավանականության գնահատում:
Տիեզերք մուտք գործելուց հետո անձնակազմի անդամները լուսանկարում են տիեզերագնացների ձեռնոցները, մինչ նրանք օդափոխիչի մեջ հանում են իրենց տիեզերանավերը: Այս պատկերներն այնուհետև անմիջապես ուղարկվում են HPE Spaceborne Computer-2 ISS-ի վրա, որտեղ ձեռնոցների անալիզատորի մոդելը արագորեն իրական ժամանակում վնասի նշաններ է փնտրում: Երբ հայտնաբերվում է որևէ վնաս, անմիջապես հաղորդագրություն է ուղարկվում Երկիր՝ ընդգծելով ՆԱՍԱ-ի ինժեներների կողմից հետագա ուսումնասիրության համար նախատեսված տարածքները:
«Մենք ցույց տվեցինք, որ կարող ենք կիրառել արհեստական ինտելեկտ և եզրերի մշակում ISS-ում և իրական ժամանակում վերլուծել ձեռնոցները», - ասում է ծրագրային ապահովման ավագ ինժեներ Ռայան Քեմփբելը: Microsoft Azure Space. «Քանի որ մենք բառացիորեն գտնվում ենք տիեզերագնացների կողքին, երբ մենք մշակում ենք, մենք կարող ենք մեր թեստերն անցկացնել ավելի արագ, քան պատկերները կարող են հետ ուղարկել Երկիր»:
Դուք կարող եք օգնել Ուկրաինային պայքարել ռուս զավթիչների դեմ։ Դա անելու լավագույն միջոցը Ուկրաինայի զինված ուժերին միջոցների նվիրաբերումն է Savelife կամ պաշտոնական էջի միջոցով NBU.
Կարդացեք նաև.