ソース：ウィキメディアコモンズ
現在、人々を火星に送ることは理論的にのみ可能です。 このアイデアは、レッドプラネットがマスターされたことを確認するためにあらゆることを行うElon Muskによって照らされています。 しかし、さまざまな国のほとんどの宇宙機関は、火星ではなく月を訪れ、そこに植民地を設立することに興味を持っています。 これはよりシンプルで経済的であり、より収益性が高いようです-たとえば、月にはヘリウム-3があり 、これは熱核反応炉でエネルギーを生成するために必要です。
それがそうであっても、火星は研究され続けています。 NASAは現在、次世代ローバーを出荷する予定です。 AIの助けを借りて「スマート」になり、デバイスが現在よりも幅広い機能を実行できるようになります。 特に、AIを使用すると、信号遅延の問題を解決できます。地球から火星まで、13分で電波が伝わります。 したがって、この期間中に予期しない何かが発生した場合、ローバーは応答できません。単に応答できません。
あまりにも明白な脅威を防ぐ基本的なセキュリティシステムがあります。 しかし、私たちはもっと高度なものについて話しているのではありません。
AIを使用すると、管理チームは複雑な問題に集中し、自分でささいなことを解決できます。 したがって、管理チームは科学的問題を解決するためにより多くの時間を持ちます。 開発者によると、ローバーのAIはチーム全体の同僚のようなものになるでしょう。 もちろん、彼と通信することはできません-人工知能はまだこのレベルに達していません。 しかし、彼は以前の火星探査機では不可能だったタスクを実行できます。
NASAが人工知能技術の使用に新しいものとはほど遠いことは注目に値します。 しかし、ほとんどの場合、AIは科学者が他のデバイスやシステムから受信したデータを分析するのに役立ちます。 たとえば、マップ上の不均一性を強調表示したり、星の光度の変化を推定して太陽系外惑星を検出したりすることができます。
NASAの科学者がスマートテクノロジーを使用した最初のケースの1つは、 Earth Observing Oneの開発でした。 2000年11月に発売されました。 オンボードコンピューターシステムには、衛星が画像検出器が収集したデータを含むさまざまな要因に応答できるようにする専用のソフトウェアが装備されていました。 いくつかの条件が満たされた場合、トリガーが機能し、システムは特定のタスクを実行しました。 これは、オブジェクトの観測の完了と軌道の修正である可能性があります。
カメラから受け取った画像によると、NASAの衛星は火山の噴火を判定するために「訓練」されました。 特殊なソフトウェアが噴火を検出するとすぐに、特別な「クイックレスポンス」メカニズムが起動され、衛星は、たとえば、惑星周辺の次のラウンドで大規模な噴火の場所を調べることができました。 オンボードコンピューターは、次の観測までの残り時間を計算し、イベントの場所を調べるのに必要な時間を決定しました。 さらに、前述のように、衛星は必要に応じて独立して軌道の高さを変更できます。
ローバーに関しては、火山の噴火を観測する衛星よりもはるかに複雑なシステムです。 Mars 2020は、予想外に発生する問題を解決できるはずです。 火山の観測時間を計算することと、変化する条件、たとえば科学者にとって潜在的に興味深い鉱物の出現に応じて決定を下すことは別のことです。
ローバー制御チームのオペレーターは、意思決定を優先します。人間の行動は、ローバーが下した意思決定よりも高いステータスになります。 いずれにせよ、AIが現在よりもさらに高度になるまで。 その実装は、NASA JPLのAIグループになります。
NASAの従業員は、宇宙プログラムでのAIの使用を標準ではなく例外と見なしていることに注意してください。 同様の作業方法を使用するミッションは他にもありますが、多くはありません。
新しいローバーは、2020年の夏に2021年2月に到着する予定です。 火星探査車は、赤い惑星の表面である火星の古代環境の宇宙生物学的研究、地質学的プロセスの進化の研究、および過去の地球の隣人の居住可能性の評価を目的としています。 さらに、重要なタスクは、利用可能な地質材料内の生命の証拠を検索することです。 NASAは、2012年12月に初めて火星2020ミッションを発表しました。