Для гостей Международного фестиваля НАУКА 0+ была прочитана лекция «Искусственный интеллект в космосе – зачем он там?». Мероприятие провёл заместитель декана по научной работе факультета искусственного интеллекта МГУ Антон Сергеевич Конушин.
©София Саламатина / Журналист Online
Искусственный интеллект в контексте космоса – это про анализ огромного массива данных, которые практически невозможно обработать вручную. Глобально существует три основных ситуации, когда ИИ действительно необходим:
1. Когда смотрят с Земли в космос.
Начнём с простого – распознавания изображений. Слушателям представили снимок «Хаббла» (Hubble Space Telescope, HST, орбитальная обсерватория NASA и ESA – прим. Саламатина С. И.). На первый взгляд, белые «пятна» казались звёздами, но некоторые оказались галактиками. Первая задача – определить, где звёзды, а где галактики.
По словам Конушина, «Вселенная хоть и конечна, но огромная»: яркие объекты человек находит сам, тусклые – нет. В нашей галактике ~10^11 звёзд, и каталогизировать их трудно. Ещё сложнее посчитать и классифицировать галактики. На лекции представили типологию: эллиптические, спиралевидные, линзовидные (диски) и «неправильные». Пример последних – сложная конструкция из четырёх близких или накладывающихся галактик.
ИИ в космической отрасли должен разделять известные галактики по этой классификации: соотношения между ними помогают проверять гипотезы о формировании Вселенной. Однако ИИ не всегда умел делать это так ловко. Для его обучения в 2007 году создали Galaxy Zoo – один из самых успешных проектов гражданской науки. Волонтёрам показывали галактики и задавали простые вопросы. Из ответов миллионов собрали обучающую выборку. Galaxy Zoo стал пионером подхода, который сегодня используют во многих отраслях науки.
Другой трудностью предсказуемо оказалось расстояние. Сегодня возможно передавать информацию не быстрее скорости света. Даже с учётом этой невероятной скорости управлять объектом на расстоянии (например, марсоходом) невозможно из-за огромной задержки в передаче данных – в связи с расположением Земли и Марса сигнал в одну сторону идёт от 3 до 22 минут. Вновь надо полагаться на алгоритмы автоматизации.
Также ИИ и анализ данных – главные помощники в распознавании объектов по косвенным признакам. В частности, в распознавании планет. ИИ наблюдает за выбранным объектом, и, если изменения регулярные, значит, перед нами планета. Из косвенных признаков можно определить, какого размера звезда этой планеты и из чего она состоит.
«По мере того, как у нас появляются новые алгоритмы искусственного интеллекта, мы можем возвращаться к уже изученным данным и делать в них новые открытия», - говорит лектор.
2. Когда смотрят из космоса на Землю.
Например, на орбите находится огромное количество спутников, которые непрерывно осматривают нашу планету. Конушин представил две фотографии со спутника, иллюстрирующие наводнение. С помощью этих снимков мы можем наблюдать скорость и периодичность изменений, а также делать прогнозы. За счёт этого можно увеличивать точность прогнозирования погоды и делать более детальные измерения.
Без внимания не осталась и экономика. Например, есть спутники, которые отслеживают движение кораблей или ведут подсчёт машин на разных стоянках. Сравнивая эти показатели, мы можем давать оценку и прогноз по ВВП.
Далее Конушин спросил, что, на наш взгляд, происходит последние 10 лет с лесами: увеличивается их количество или уменьшается? Слушатели в один голос ответили, что уменьшается, однако лектор тут же опроверг эту мысль: «Несмотря на то, что в пропаганде говорится, что количество зелени уменьшается – нет. С точки зрения зелёного мира всё становится лучше».
ИИ также очень полезен для экономии трафика спутников. Например, спутник оснастили специально обученной нейросетью, которая сразу определяла, какие снимки целесообразно отправить на Землю, а от каких можно избавиться.
3. Когда сами люди находятся в космосе.
В 2025 году нейросеть Сбера (GigaChat) отправилась на МКС на борту корабля «Союз МС-28» с космодрома Байконур. Заменить космонавта этот ИИ, естественно, не может, зато может заменить секретаря. Космонавтам необходимо журналировать все свои действия для учёных: писать отчёты, наблюдения и т. д., а для этого надо собирать много заметок.
Тут в силу вступает ИИ: теперь человек может делать голосовые заметки и все их загружать в алгоритм, который их структурирует в отчёт. Так у каждого космонавта появился персональный секретарь.
Попытки воплотить это предпринимались и до генеративного ИИ, но тогда модели были примитивнее. Например, первым роботом, отправленным на МКС в 2018 году, был CIMON (Crew Interactive Mobile Companion, Симон, Саймон – прим. Саламатина С. И.). Это был автономный летающий робот, способный воспринимать некоторые голосовые команды. Но так как это не генеративная модель, быть секретарём она не могла.
Также ИИ в космосе используется следующим образом: были созданы маленькие роботы, которые пытаются повторять траекторию движения космонавтов и строить трёхмерные карты внутри, чтобы с помощью этих карт обучать новых роботов.
Насколько генеративный интеллект изменит исследования космоса, пока сказать невозможно. Однако сегодня динамика развития ИИ опережает все прогнозы.
