Hay zonas en el espacio, fuera de la atmósfera de la Tierra, donde los antiguos satélites van a morir o, más bien, para pasar el rato … para siempre. Demasiado alto para quemar en la atmósfera, sin embargo, demasiado lento para escapar de la gravedad de la Tierra, inútil satélites están condenados al círculo en lo que se llama cementerio de las órbitas.
el profesor de Stanford de aeronáutica y astronáutica de Simone D’Amico espera para cambiar todo eso.
Su el Espacio de Encuentro de Laboratorio (LOSA) está trabajando con el la Agencia Espacial Europea (ESA) para impulsar el desarrollo de un sistema de inteligencia artificial para dirigir el orbital equivalente de un camión de remolque. Los dos grupos están organizando un concurso para un sistema de inteligencia artificial que podría identificar a un abandonado satélite y, sin participación alguna de la Tierra de los activos, la guía de la reparación del buque para navegar junto a repostar, reparar o eliminar.
Video cortesía de la universidad de Stanford Espacio de Encuentro de Laboratorio
Máquina de sistemas de aprendizaje están normalmente formados mediante imágenes marcadas, y dado que no hay imagen de la biblioteca de espacio de las fanfarrias existe, los investigadores tuvieron que crear miles de imágenes simuladas como esta para mostrar lo que una reparación de satélite se vea como que patrullaban la región conocida como la órbita Cementerio.
El software de la competencia es un hito en un amplio programa de investigación y desarrollo que D’Amico dice que va a alimentar a su laboratorio esfuerzos para desarrollar de bajo costo a los sistemas de navegación que la futura nave espacial se utiliza para maniobrar hacia angustiado satélites o un lugar de encuentro con otros cooperativa de satélites.
D Amico del sistema de navegación y algoritmos están diseñados para hacer frente a las duras restricciones de los viajes espaciales. El proceso de investigación se integran en dos misiones que se han programado para su lanzamiento en 2020: el de Impulso por Infinitas Órbitas, una demostración de la tecnología del espacio de camiones de remolque, y el Starling misión por Ames de la NASA, que muestran cómo un enjambre de naves espaciales pueden navegar de forma autónoma. En contraste con anteriores proyectos satelitales, estas nuevas misiones emplear múltiples nanosatellites, cada uno de los cuales tiene limitaciones estrictas en términos de tamaño, peso, disponibilidad de potencia y maniobrabilidad.
“En el espacio que cada gramo, cada electrón, cada recurso debe ser utilizado para su mayor ventaja, especialmente en los pequeños satélites,” D’Amico, dice.
El sistema de navegación que D’Amico tiene en mente sería barato, compacto y eficiente de la energía. A punto desaparecida satélites, la reparación del vehículo dependen de las cámaras que tomar simples imágenes en escala de gris, a sólo 500 por 500 píxeles, para reducir el almacenamiento de datos y procesamiento de la demanda. Barebone procesadores y algoritmos que salen de la competencia podría ser integrado directamente en la reparación de satélite. No hay comunicación suelo sería necesario. El objetivo es la simplicidad: los procesadores y los algoritmos que requieren de imágenes de baja resolución y limitada de cálculo desplazarse por el espacio.
“La nave tendría que poder ver y de pensar por sí mismo”, dice Sumant Sharma, un estudiante de posgrado en D’Amico del laboratorio.
Sharma ayudó a D’Amico hacer el concurso posible mediante la creación de una base de datos de imágenes de satélites en órbita. Una de las maneras AI sistemas están formados por una técnica conocida como máquina de aprendizaje. Para enseñar a un sistema computacional para detectar los gatos, un enfoque de aprendizaje automático que alimenta el sistema de imágenes de gatos hasta que la inteligencia artificial de los legados de los algoritmos para reconocer en ellos.
Ya no hay repositorio de la abandonada vía satélite selfies, D’Amico y Sharma se basó en las técnicas de realidad virtual y realidad aumentada para crear una base de datos de 16.000 imágenes que se utilizan como material de capacitación para la máquina de sistemas de aprendizaje.
El concurso, que comienza hoy, invitará a la máquina de aprendizaje y AI laboratorios de todo el mundo para visitar a un portal desarrollado por la ESA. Los participantes tendrán hasta el 1 de julio para descargar las imágenes, trabajar con los datos, entrenar a sus algoritmos y presentar los resultados en la competencia virtual. D’Amico del laboratorio el uso de la obra contribuyó durante la competencia para evaluar y mejorar el rendimiento del sistema de navegación que su Stanford equipo ya ha estado en desarrollo.
D Amico do-it-yourself de la visión de un bajo presupuesto, sistema de navegación está basado en un nuevo tipo de espacio de investigación que invita a la participación más amplia posible a fin de que el mejor pensamiento para asumir los retos técnicos.
“Estamos democratizando el espacio de participación colectiva de la inteligencia artificial y los datos necesarios para capacitar a los nuevos algoritmos,” D’Amico, dice. “Es el Espacio 2.0.”
Soporte para el proyecto proviene de la Agencia Espacial Europea, la Fuerza Aérea de la Oficina de Investigación Científica de la NASA y de la Pequeña Nave en el Programa de Tecnología.
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