vendredi, juillet 12, 2024
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Cinq façons dont l’intelligence artificielle peut aider l’exploration spatiale

Cet article a été initialement publié sur La conversation. La publication a contribué à l’article à 45secondes.fr’s Voix d’experts: Op-Ed & Insights.

Bandivadekar profond, Doctorante au Centre d’excellence aérospatiale, Université de Strathclyde

Audrey Berquand, Doctorant en génie mécanique et aérospatial, Université de Strathclyde

L’intelligence artificielle a fait des vagues ces dernières années, nous permettant de résoudre les problèmes plus rapidement que l’informatique traditionnelle ne pourrait jamais le permettre. Récemment, par exemple, la filiale d’intelligence artificielle de Google, DeepMind, a développé AlphaFold2, un programme qui a résolu le problème du repliement des protéines. C’est un problème qui déroute les scientifiques depuis 50 ans.

Les progrès de l’IA nous ont permis de progresser dans toutes sortes de disciplines – et celles-ci ne se limitent pas aux applications sur cette planète. De la conception de missions au nettoyage de l’orbite terrestre des déchets, voici quelques façons dont l’intelligence artificielle peut nous aider à nous aventurer plus loin dans l’espace.

Assistants astronautes

Vous vous souvenez de Tars and Case, les robots assistants du film « Interstellar »? Bien que ces robots n’existent pas encore pour de vraies missions spatiales, les chercheurs travaillent à quelque chose de similaire, créant des assistants intelligents pour aider les astronautes. Ces assistants basés sur l’IA, même s’ils n’ont pas l’air aussi sophistiqués que ceux des films, pourraient être incroyablement utiles pour l’exploration spatiale.

Un assistant virtuel récemment développé peut potentiellement détecter tout danger lors de longues missions spatiales, tels que des changements dans l’atmosphère de l’engin spatial – par exemple une augmentation du dioxyde de carbone – ou un dysfonctionnement du capteur qui pourrait être potentiellement dangereux. Il alerterait alors l’équipage avec des suggestions d’inspection.

Le robot CIMON-2 (Crew Interactive MObile CompanioN) est un nouveau compagnon robotique pour les astronautes de la Station spatiale internationale.

CIMON assistera les astronautes sur la Station spatiale internationale. (Crédit d’image: DLR)

Un assistant IA appelé Cimon a été transporté à la station spatiale internationale (ISS) en décembre 2019, où il est testé pendant trois ans. Finalement, Cimon sera utilisé pour réduire le stress des astronautes en exécutant les tâches qu’ils lui demandent de faire. La NASA développe également un compagnon pour les astronautes à bord de l’ISS, appelé Robonaut, qui travaillera aux côtés des astronautes ou assumera des tâches trop risquées pour eux.

Lire la suite: Les astronautes sont des experts isolés, voici ce qu’ils peuvent nous apprendre

Conception et planification de la mission

Planifier une mission sur Mars n’est pas une tâche facile, mais l’intelligence artificielle peut la rendre plus facile. Les nouvelles missions spatiales reposent traditionnellement sur les connaissances acquises par des études antérieures. Cependant, ces informations peuvent souvent être limitées ou ne pas être entièrement accessibles.

Cela signifie que le flux d’informations techniques est limité par les personnes qui peuvent y accéder et les partager avec d’autres ingénieurs de conception de mission. Mais que se passerait-il si toutes les informations de pratiquement toutes les missions spatiales précédentes étaient accessibles à toute personne ayant autorité en quelques clics? Un jour, il y aura peut-être un système plus intelligent – similaire à Wikipedia, mais doté d’une intelligence artificielle capable de répondre à des requêtes complexes avec des informations fiables et pertinentes – pour aider à la conception et à la planification précoces de nouvelles missions spatiales.

Les chercheurs travaillent sur l’idée d’un assistant d’ingénierie de conception pour réduire le temps nécessaire à la conception initiale de la mission, qui autrement prend de nombreuses heures de travail humain. « Daphné » est un autre exemple d’assistant intelligent pour la conception de systèmes de satellites d’observation de la Terre. Daphné est utilisé par les ingénieurs systèmes dans les équipes de conception de satellites. Cela facilite leur travail en leur donnant accès à des informations pertinentes, y compris des commentaires ainsi que des réponses à des questions spécifiques.

Traitement des données satellitaires

Les satellites d’observation de la Terre génèrent d’énormes quantités de données. Ceci est reçu par les stations au sol en morceaux sur une longue période de temps, et doit être reconstitué avant de pouvoir être analysé. Bien qu’il y ait eu quelques projets de crowdsourcing pour effectuer une analyse d’imagerie satellitaire de base à très petite échelle, l’intelligence artificielle peut venir à notre secours pour une analyse détaillée des données satellitaires.

Pour le simple volume de données reçues, l’IA a été très efficace pour les traiter intelligemment. Il a été utilisé pour estimer le stockage de chaleur dans les zones urbaines et pour combiner des données météorologiques avec des images satellitaires pour l’estimation de la vitesse du vent. L’IA a également contribué à l’estimation du rayonnement solaire à l’aide de données satellitaires géostationnaires, parmi de nombreuses autres applications.

L’IA pour le traitement des données peut également être utilisée pour les satellites eux-mêmes. Dans des recherches récentes, des scientifiques ont testé diverses techniques d’IA pour un système de surveillance de la santé par satellite à distance. Ceci est capable d’analyser les données reçues des satellites pour détecter tout problème, prédire les performances de santé des satellites et présenter une visualisation pour une prise de décision éclairée.

Une image générée par ordinateur d'objets en orbite terrestre qui sont actuellement suivis.  Environ 95% des objets de cette illustration sont des débris orbitaux - et non des satellites fonctionnels.  Les points représentent l'emplacement actuel de chaque élément.  Les points de débris orbitaux sont mis à l'échelle en fonction de la taille de l'image du graphique pour optimiser leur visibilité et ne sont pas mis à l'échelle de la Terre.

L’IA a également été exploitée pour résoudre le problème des déchets spatiaux. (Crédit d’image: NASA)

Débris spatiaux

L’un des plus grands défis spatiaux du 21e siècle est de savoir comment lutter contre les débris spatiaux. Selon l’ESA, près de 34 000 objets de plus de 10 centimètres (4 pouces) constituent de sérieuses menaces pour l’infrastructure spatiale existante. Il existe des approches innovantes pour faire face à la menace, comme la conception de satellites pour rentrer dans l’atmosphère terrestre s’ils sont déployés dans la région de l’orbite terrestre basse, ce qui les désintègre complètement de manière contrôlée.

Une autre approche consiste à éviter d’éventuelles collisions dans l’espace, en évitant la création de débris. Dans une étude récente, les chercheurs ont développé une méthode pour concevoir des manœuvres d’évitement de collision à l’aide de techniques d’apprentissage automatique (ML).

Une autre approche novatrice consiste à utiliser l’énorme puissance de calcul disponible sur Terre pour entraîner des modèles ML, transmettre ces modèles au vaisseau spatial déjà en orbite ou en route, et les utiliser à bord pour diverses décisions. Un moyen d’assurer la sécurité des vols spatiaux a récemment été proposé en utilisant des réseaux déjà formés à bord du vaisseau spatial. Cela permet une plus grande flexibilité dans la conception des satellites tout en minimisant le risque de collision en orbite.

Sur Terre, nous sommes habitués à des outils tels que Google Maps qui utilisent le GPS ou d’autres systèmes de navigation. Mais il n’y a pas de système de ce genre pour les autres corps extraterrestres, pour le moment.

Nous n’avons pas de satellites de navigation autour de la Lune ou de Mars mais nous pourrions utiliser les millions d’images que nous avons des satellites d’observation tels que le Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO). En 2018, une équipe de chercheurs de la NASA en collaboration avec Intel a développé un système de navigation intelligent utilisant l’IA pour explorer les planètes. Ils ont formé le modèle sur les millions de photographies disponibles à partir de diverses missions et ont créé une carte virtuelle de la lune.

Alors que nous continuons à explorer l’univers, nous continuerons à planifier des missions ambitieuses pour satisfaire notre curiosité inhérente ainsi que pour améliorer la vie humaine sur Terre. Dans nos efforts, l’intelligence artificielle nous aidera à la fois sur Terre et dans l’espace à rendre cette exploration possible.

Cet article est republié à partir de The Conversation sous une licence Creative Commons. Lisez l’article original.

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