しかし、自動化は地球上だけでなく人々を助けます。 この記事では、宇宙探査でAIをどのように使用できるか（または既に使用されているか）の例を収集しました。
太陽の下での嵐の予測から宇宙ロボット救助者まで、7つのケースがあります。
1.太陽嵐を予測し、小惑星から保護する
NASAのFrontier Development Labの科学者は、MicrosoftおよびIBMと共同で、太陽嵐の強度と規模を予測するための自己学習システムに取り組んでいます。 成功した場合、それらは新しい惑星の気候と生命への適合性を決定するためだけでなく、天然資源を見つけるためにも使用できます。
この研究所は、2013年にオバマの小惑星グランドチャレンジに触発されたニュージーランドの起業家ジェームスパーによって設立されました。 Parrによれば、人工知能は、天文学者がまだその恩恵を享受していない唯一の技術です。
2.系外惑星を開く
人工知能は、科学者が新しい惑星を発見するのにも役立ちます。 AIアルゴリズムを搭載したケプラー望遠鏡は2009年3月に宇宙に打ち上げられ、ほぼ10年にわたって作動しました。この間、天文学者は2,600を超える太陽系外惑星を発見しました。 たとえば、2017年の終わりに、彼は星座ドラゴンの星系Kepler-90で惑星Kepler 80gとKepler 90iを発見することにより、太陽系の双子を見つけるのを助けました。
「干し草の山の中の針を探すようなものです」と、プロジェクトの研究者の1人であるGoogle AIのシニアエンジニアであるChris Shalluは、発見電話会議で話をしました。2018年10月、彼の燃料タンクは空になり、望遠鏡はミッションを完了しました。 しかし、ケプラーが新しい世界の狩りを終えた後、天文学者は彼が収集したデータとガイア望遠鏡からの情報を使用して別の104の太陽系外惑星を発見することができました。
ケプラー望遠鏡レンダリング（NASA）
この結果を達成するために、研究者はNASAからのデータを使用してアルゴリズムを訓練しました。 15,000のテスト信号を調査した後、望遠鏡はケースの96％で惑星を正しく特定することができました。
3. ISSからレポートを作成する
ピクサーがロボットを設計した場合、まったく同じように見えたでしょう（JAXA / NASA）
宇宙航空研究開発機構（JAXA）はInt-Ballを開発しました。Int-Ballは、宇宙ステーションで行われたカメラでの実験を行い、地球に送信する遠隔制御ドローンです。
すべてのInt-Ball要素は3Dプリンターで印刷され、12個のプロペラの助けを借りて移動し、接着されたピンクのドットマーカーによってISS内に誘導されます。
小型で大きな目のロボット（重量がわずか1キログラムのInt-Ball、直径-15 cm）により、乗組員と地球上の乗組員の同期が容易になります。 ドローンは宇宙飛行士のいくつかの任務を引き受け、作業負荷を10％削減しました。 将来的には、Int-Ballは製品の在庫を追跡し、破損した船の部品を修理できるようになる予定です。
Int-Ballによる最初のビデオ
4.機械の着陸を支援する
AIを使用した最新の開発により、ソフトウェアとテクノロジーは徐々に自律的になり、自己学習が可能になります。 この分野で最も期待されている開発は、軌道に対する経路を独立して修正し、自動操縦で動作し、宇宙ステーションに着陸できる船です。
AIは、NASAが惑星間着陸モジュールの概念を作成するのにも役立ちます。 例えば、
着陸する場所を選択するのは複雑で多次元の作業であり、その場所が研究者にとって興味深いものになるように、表面が比較的滑らかで照らされている必要があります。 さらに、これらの条件は、プローブが正確に指定された場所ではなくその隣に座っている場合に十分に広い領域にわたって観察する必要があります。 この場合、いくつかのソースから収集された、惑星の表面上の不完全で異種のデータに基づいて決定を下す必要があります。
この問題を解決するために、科学者は火星ミッションに適した着陸地点を選択するAIベースのシステムを開発しました。 ここでは、開発について詳しく説明します 。 このテクノロジーは、ファジーロジックの理論に基づいています。 通常のロジックとは異なり、ステートメントは真と偽だけではありません。 ファジーロジックは、「そのような確率でステートメントが真である」または「そのようなメジャーでステートメントが真である」などの概念を使用します。
火星のさまざまな地点の地形、大気、土壌組成、およびその他の条件に関するデータを使用して、システムはローバーの着陸に適した場所を自動的に選択します。 このプログラムは次のように動作します：火星の表面を小さなセクションに分割し、0から1までの番号を全員に割り当て（0-着陸に適さない、1-着陸に適する）、有利なエリアをグループ化し、天文学者に提供します。
理論的には、プログラムは反対方向に機能します。特定の景観を研究するために適切なローバーを選択します。 プロジェクトの作成者は、このようなアルゴリズムを使用して、緊急時にのみ地球と通信する自律ローバーを作成できることを望んでいます。 これにより、新しい惑星の探索がより効率的かつ高速になります。
適切な場所を検索する
NASAエンジニアのヒロ・オノによると 、自律宇宙船はすでに開発中です。おそらく木星の衛星の1つであるヨーロッパは、科学者にとって次の目的地になるでしょう。
5.放射線の追跡
宇宙船乗組員の健康に対する大きな危険は、放射線です。 飛行中、宇宙飛行士はすぐに、太陽フレアと宇宙線という2種類の電離放射線に遭遇します。 このような光線に長時間さらされると、DNA鎖が破壊されます。 身体は休憩を修復することができますが、「修復」中にしばしばエラーが発生し、突然変異につながります。
世界中の科学者がAIの分野で共同研究を行っており、飛行中の宇宙飛行士の健康状態を常に監視しています。 乗組員の状態の最小限の変化を追跡できるテクノロジーの出現により、時間内に行動を起こし、重大な結果を回避することができます。
6.友達になる
宇宙への飛行は、物理的な観点からだけでなく、人にとって大きなストレスです。 家族と離れて何ヶ月も過ごすことは、多くの場合、彼らと連絡を取ることができないため、最も経験豊富で訓練を受けた人でも難しいテストです。 科学者は、新しい技術がこれに役立つことを望んでいます。 CIMON （Interactive Mobile Command Satellite）は、ドイツ航空宇宙宇宙センターから委託された最初のAIアシスタントです。 エアバスとIBMは、乗組員の長時間のフライトを容易にする仮想アシスタントを開発しました。
サッカーボールに似たロボットには、いくつかのビデオカメラ、マイク、センサー、プロセッサが装備されています。それらの助けを借りて、宇宙飛行士と通信します。 12個の内蔵ファンにより、彼はあらゆる方向に飛んで、うなずいて頭を振ることができます。
船または宇宙ステーションに搭載されたCIMONの主な機能は、複雑なタスクを完了したり、船の一部を修理したりするための指示を与えることです（情報をすばやく検索して整理できます）。 ただし、CIMONは単なるアシスタントではなく、社会的役割も持っています。つまり、長時間の飛行中に宇宙飛行士と通信することです。 そのため、開発者は顔認識機能と「笑顔」の形で「人間」要素を画面に追加しました。
7.宇宙飛行士を救う
この分野の研究はロシアで行われています。 Advanced Technology FoundationとAndroid Technological Research Associationによって開発された最初のヒューマノイドレスキューロボットFedor（FEDOR-Final Experimental Demonstration Object Research）は、既に2021年に乗組員になる可能性があります。 ロボットは、車の運転方法、障害物コースの克服方法、建設ツールの使用方法、地形のナビゲート方法、および最大20 kgの荷物を持ち上げる方法を知っています。 現時点では、これは四つんばいでクロールできる唯一の擬人化ロボットです。
外の世界と対話するために、Fedorは2台のカメラ、サーマルイメージャー、マイク、GPS、および数十個のレーザーを使用します。この機器により、環境の3次元図を作成し、タスクをより正確に実行できます。 Fedorには、自律、スーパーバイザー、コピー、および結合の4つの操作モードがあります。
もう1つの特徴は、逆トルクまたは感覚伝達のシステムです。 オペレーターは特別なスーツを使用してロボットを制御し、ロボットはスーツを介してオペレーターに情報を送信します。 したがって、例えば、マネージャーは負荷がヒョードルを持ち上げるのがどれほど重いかを感じることができます。 2018年9月、ヒョードルはロスコスモスに移籍し、連邦宇宙船での飛行の準備が整います。
過去数年間、宇宙への飛行はより簡単で安全になりましたが、宇宙工学の分野では多くの未解決のタスクがあります。 自動操縦船、ソーシャルロボット、およびその他の人工知能の開発は、他の惑星をより近く、よりアクセスしやすくすることで、これらの問題に対処するのに役立ちます。