Искусственный интеллект в автономных космических миссиях

Программа имеет практико-ориентированный характер, позволяет слушателям реализовать полученные знания, навыки и компетенции для выполнения работ в области использования технологий искусственного интеллекта в ракетно-космической отрасли.

Профессиональная компетенция, полученная слушателями при освоении настоящей программы, необходима для выполнения следующих видов профессиональной деятельности:

• применение технологий искусственного интеллекта в бортовом и частично наземном сегменте космических аппаратов;

• внедрении технологий искусственного интеллекта в существующую архитектуру;
• обеспечения заданных показателей функционирования оборудования в сложной внешней обстановке;
• бесперебойной и безопасной летной эксплуатации космических аппаратов.

В результате освоения программы слушатель должен:

знать:

• основы технологий искусственного интеллекта;
• основы машинного зрения и глубинного обучения;
• возможности использования готовых решений (модулей, блоков) для применения на борту космических аппаратов, в т.ч. малых, с учетом массо-габаритных показателей;
• методы и средства обеспечения качества работы искусственных нейронных сетей (ИНС)

уметь:

• компоновать модули автоматического управления на основе технологий ИИ на борту;

• формировать цели и задачи для исполнения их системами ИИ;
• оценивать варианты решений при конструировании космических аппаратов в целом;
• уметь использовать ИНС для обработки данных на борту.

Ожидаемые результаты обучения. Слушатели:

• получат углубленные знания в области искусственного интеллекта и его применения в космонавтике;

• смогут разрабатывать и внедрять системы ИИ для решения задач автономной навигации, обработки данных дистанционного зондирования, поддержки принятия решений в космических миссиях;
• получат навыки работы с современными инструментами и платформами для разработки и отладки систем ИИ;
• будут готовы к участию в перспективных проектах по освоению космоса с использованием технологий искусственного интеллекта.

Учебный курс разработан с учетом действующих профессиональных стандартов по направлениям:

• 25 Ракетно-космическая промышленность;
• 29 Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования;
• 51 Деятельность авиационного и космического транспорта. 

Учебно-тематический план 

Тема 1. Основы искусственного интеллекта для космонавтики.

Введение в AI (ИИ): история, основные направления, перспективы применения в космосе. Машинное обучение: основные алгоритмы (контролируемое, неконтролируемое, обучение с подкреплением). Нейронные сети и глубокое обучение: архитектуры, применение для обработки космических данных. Компьютерное зрение: алгоритмы для анализа изображений и видео, получаемых в космосе. Обработка естественного языка (NLP): возможности применения для коммуникации с космическими аппаратами, анализа текстовых данных. Этически вопросы применения ИИ в космосе. 

Тема 2. Автономная навигация и управление космическими аппаратами.

Сенсоры и системы ориентации в космосе: звездные датчики, гироскопы, инерциальные навигационные системы. Алгоритмы фильтрации и объединения сенсорных данных (фильтр Калмана, Particle Filter и др.). Планирование траекторий и управление движением космических аппаратов. Системы предотвращения столкновений с космическим мусором. Робототехника в космосе: манипуляторы, мобильные роботы, особенности управления в условиях невесомости. Примеры успешных миссий с использованием автономной навигации и управления. Пример практического задания по теме: разработать алгоритм автономной навигации для марсохода, используя данные с камер и инерциального измерительного блока. Необходимо реализовать функцию обхода препятствий и построения карты местности. 

Тема 3. Обработка и анализ данных дистанционного зондирования Земли.

Типы данных дистанционного зондирования: оптические, радарные, мультиспектральные. Методы предварительной обработки и калибровки данных. Алгоритмы классификации и сегментации изображений. Распознавание образов и выявление аномалий. Применение машинного обучения для решения задач мониторинга окружающей среды, сельского хозяйства, градостроительства и других. Работа с геоинформационными системами (ГИС).

Тема 4. Системы поддержки принятия решений для космических миссий.

Разработка экспертных систем для автоматизации управления миссией. Интеллектуальный анализ данных для прогнозирования отказов оборудования. Системы автоматизированной диагностики и ремонта на борту космических аппаратов. Оптимизация использования ресурсов (энергии, топлива) с помощью алгоритмов ИИ. Инструменты визуализации данных и интерфейсы для операторов. Обзор современных платформ для разработки систем поддержки принятия решений.

Тема 5. Перспективы развития ИИ в непилотируемой космонавтике.

Применение ИИ для исследования дальнего космоса (автономные зонды, роверы, вертолеты). Развитие систем машинного обучения, работающих непосредственно на борту космических аппаратов. Использование ИИ для создания самовосстанавливающихся космических станций и баз на Луне/Марсе. Квантовые вычисления и их потенциал для решения сложных задач в космонавтике. Обсуждение будущих вызовов и возможностей в области применения ИИ в космосе.

Формы контроля и итоговая аттестация

Текущий контроль: тестирование, выполнение практических заданий, анализ кейсов. Итоговая аттестация: защита командного проекта (разработка концепции системы ИИ для конкретной космической миссии). Пример темы проекта (для итоговой аттестации команды разработчиков): разработка системы интеллектуального анализа данных для определения оптимальной стратегии посадки космического аппарата на поверхность астероида.