Каждый год компании и космические агентства запускают сотни ракет в космос
Ежегодно компании и космические агентства запускают сотни ракет в космос — и это число будет стремительно расти благодаря амбициозным миссиям на Луну, Марс и за его пределы. Однако для осуществления этих планов необходимо решить одну важную задачу: усовершенствовать методы движения космических аппаратов.
Прорывные технологии движения
Чтобы сделать межпланетные путешествия быстрее, безопаснее и эффективнее, учёным нужны прорывы в области технологий движения. Искусственный интеллект (ИИ) — это одна из технологий, которая начала обеспечивать некоторые из этих необходимых прорывов.
Команда инженеров и аспирантов
Мы — команда инженеров и аспирантов, которые изучают, как ИИ в целом и его подмножество — машинное обучение — в частности, могут преобразовать системы движения космических аппаратов. От оптимизации ядерных тепловых двигателей до управления сложными системами удержания плазмы в термоядерных установках — ИИ меняет проектирование и эксплуатацию систем движения. Он быстро становится незаменимым партнёром в путешествии человечества к звёздам.
Машинное обучение
Машинное обучение — это раздел ИИ, который выявляет закономерности в данных, на которых он не был специально обучен. Это обширная область с собственными ответвлениями и множеством приложений. Каждое ответвление имитирует интеллект по-разному: распознавая закономерности, анализируя и генерируя язык или учась на опыте.
Подкрепление обучения
Подкрепление обучения учит машины выполнять свои задачи, оценивая их производительность, что позволяет им постоянно совершенствоваться на основе опыта. Например, игрок в шахматы не просчитывает каждый ход, а распознаёт паттерны, полученные в результате тысячи партий. Подкрепление обучения создаёт аналогичную интуитивную экспертизу в машинах и системах, но с вычислительной скоростью и масштабом, недостижимыми для человека.
Применение в космической сфере
Подкрепление обучения может улучшить понимание человеком глубоко сложных систем — тех, которые бросают вызов пределам человеческой интуиции. Оно может помочь определить наиболее эффективную траекторию для космического аппарата, движущегося в любом месте космоса, оптимизируя при этом необходимую для этого тягу.
Ядерная тяга
Среди наиболее экзотических и перспективных концепций движения — ядерная тяга, которая использует те же силы, что и атомные бомбы и солнце: ядерное деление и ядерный синтез. Деление работает путём расщепления тяжёлых атомов, таких как уран или плутоний, для высвобождения энергии. Синтез объединяет более лёгкие атомы, такие как водород, для получения ещё большего количества энергии, хотя для его инициирования требуются гораздо более экстремальные условия.
Ядерная тяга в космосе
Ядерная тяга может однажды доставить космические аппараты на Марс и за его пределы с меньшими затратами, чем простое сжигание топлива. Она доставит аппарат туда быстрее, чем электрическая тяга, которая использует нагретый газ из заряженных частиц, называемых плазмой. В отличие от этих систем, ядерная тяга полагается на тепло, генерируемое в результате атомных реакций. Это тепло передаётся в качестве топлива, обычно водороду, который расширяется и выходит через сопло, создавая тягу и продвигая аппарат вперёд.
Роль подкрепления обучения
Как подкрепление обучения может помочь инженерам разрабатывать и эксплуатировать эти мощные технологии? Давайте начнём с проектирования. Ранние проекты ядерных тепловых двигателей 1960-х годов, такие как в программе NASA NERVA, использовали твёрдое урановое топливо, отлитое в блоки призматической формы. С тех пор инженеры исследовали альтернативные конфигурации — от слоёв керамических шариков до рифлёных колец со сложными каналами.
Эксперименты с ядерным топливом
Почему было проведено так много экспериментов? Потому что чем эффективнее реактор может передавать тепло от топлива к водороду, тем больше тяги он генерирует. В этой области подкрепление обучения доказало свою незаменимость. Оптимизация геометрии и теплопередачи между топливом и топливом — сложная задача, включающая бесчисленное количество переменных — от свойств материала до количества водорода, протекающего через реактор в любой момент. Подкрепление обучения может анализировать эти конструктивные вариации и определять конфигурации, которые максимизируют теплопередачу.
Разработка технологии ядерного синтеза
Подкрепление обучения также играет ключевую роль в разработке технологии ядерного синтеза. Крупномасштабные эксперименты, такие как токамак JT-60SA в Японии, раздвигают границы термоядерной энергетики, но их огромные размеры делают их непрактичными для космических полётов. Поэтому исследователи изучают компактные конструкции, такие как поливеллы. Эти экзотические устройства выглядят как полые кубы размером в несколько дюймов и удерживают плазму в магнитных полях для создания условий, необходимых для синтеза.
Управление магнитными полями
Управление магнитными полями внутри поливелла — непростая задача. Магнитные поля должны быть достаточно сильными, чтобы удерживать атомы водорода в движении до тех пор, пока они не сольются — процесс, который требует огромных затрат энергии для запуска, но может стать самоподдерживающимся после его начала. Преодоление этой проблемы необходимо для масштабирования этой технологии для ядерной тепловой тяги.
Управление потреблением топлива
Однако роль подкрепления обучения не заканчивается на проектировании. Оно может помочь управлять потреблением топлива — критически важной задачей для миссий, которые должны адаптироваться на лету. В современной космической отрасли растёт интерес к космическим аппаратам, которые могут выполнять различные функции в зависимости от потребностей миссии и адаптироваться к изменениям приоритетов с течением времени.
Военные приложения
Военные приложения, например, должны быстро реагировать на меняющиеся геополитические сценарии. Примером технологии, адаптированной к быстрым изменениям, является спутник Lockheed Martin LM400, который имеет различные возможности, такие как предупреждение о ракетах или дистанционное зондирование. Однако такая гибкость вносит неопределённость. Сколько топлива потребуется для миссии? И когда оно понадобится? Подкрепление обучения может помочь с этими расчётами.
Будущее космических исследований
От велосипедов до ракет — обучение на основе опыта, будь то человек или машина, формирует будущее космических исследований. По мере того как учёные расширяют границы возможностей движения и интеллекта, ИИ играет растущую роль в космических путешествиях. Он может помочь учёным исследовать внутри и за пределами нашей Солнечной системы и открыть ворота для новых открытий.
Предоставлено The Conversation.