Štítek ‘umělá inteligence’

ESA kříží ChatGPT a data o pozorování Země

Představte si situaci, že byste se mohli chatbotovi říct: „Mohl bys mi vytvořit extrémně přesnou mapu pěstování plodin v Keni?“ A nebo „Dochází u budov v mé ulici k sesedání podloží?“ A teď si ještě představte, že odpověď, kterou dostanete, je v souladu s vědeckými pozorováními a zakládá se na prověřených datech z pozorování naší planety. Agentura ESA ve spolupráci s technologickými partnery nyní pracuje na tom, aby se podobný nástroj zhmotnil v realitě. Experti se totiž snaží vyvinout AI aplikace, které by přinesly revoluci do způsobu, jakým vyhledáváme informace o pozorováních Země.

AI v mžiku zmapuje ledovce na družicových snímcích

Výzkumníci z University of Leeds představili výsledky svého přelomového vývoje, který vedl ke vzniku neuronové sítě schopné přesně zmapovat rozsah ledovců v Antarktidě. Síť je schopna během pouhé setiny sekundy provést analýzu družicových snímků a předložit výsledky. Tento inovativní přístup je nesrovnatelný s doposud využívaným časově náročným procesem, který obnášel intenzivní zapojení lidí. Anne Braakmann-Folgmannová, hlavní autorka výsledků zveřejněných v časopise The Cryosphere, prováděla tento výzkum během svého doktorandského studia na University of Leeds ve Velké Británii. Nyní pracuje na Arktické univerzitě v norském Tromsø a zdůraznila význam velkých ledovců v antarktickém prostředí.

NASA se poohlíží po tvarech od umělé inteligence

Jako kosti mimozemšťanů mohou pro někoho vypadat součástky kosmického hardwaru navržené umělou inteligencí. Při jejich návrhu však byl vzhled vedlejší – hlavní je, že váží méně, snáší větší zatížení a jejich vývoj trvá ve srovnání s částmi, které navrhují lidé, jen zlomek času. „Vypadají tak nějak divně a mimozemsky,“ říká s nadsázkou vývojový inženýr Ryan McClelland a dodává: „Ovšem jakmile je uvidíte v akci, tak všechno začne dávat smysl.“ Právě McClelland vyšlapal cestu k návrhů specializovaných a jedinečných dílů s využitím komerčně dostupných programů s umělou inteligencí. Na Goddardově středisku v marylandském Greenbeltu tak začal vznikat hardware, který sám McClelland označuje jako vyvinuté struktury (evolved structures).

TRL Space pracuje na největší české družici TROLL

TRL Space Systems, vcelku mladý brněnský startup, jehož jméno a nejen to se každému českému fanouškovi kosmonautiky a kosmického průmyslu muselo vrýt do paměti. Navzdory své krátké činnosti, se firmě v čele s bývalým generálním ředitelem SAB Aerospace Petrem Kapounem, daří získávat milionové kontrakty a posouvat hranice českého kosmického průmyslu silnou, jasnou vizí a definicí zajímavých ambiciózních projektů, na kterých už nyní pracují. Jedním z takovýchto projektů je družice TROLL, kterou si trochu přiblížíme v dnešním článku.

Umělá inteligence pro sběr dat z družic

Když je potřeba dělat na základě neznámých dat rozhodnutí v reálném čase (třeba rozhodování, kudy se vydat na rozcestí, kde jste ještě nebyli), pak jsou současné systémy umělé inteligence a strojového učení se ani zdaleka nevyrovnají lidským dovednostem. Proto se John Moisan z NASA rozhodl vyvinout AI oko, anglický AI Eye (zkráceně A-Eye). Moisan pracuje jako oceánograf na Wallops Flight Facility u Chincoteague ve Virginii a věří, že umělá inteligence bude řídit jeho pohyblivý senzor A-Eye. Při analýze snímků by jeho systém nejen našel známé vzory v nových datech, ale také by umělá inteligence řídila senzor tak, aby pozoroval a objevoval nové objekty nebo biologické procesy.

Český CubeSat dostal umělou inteligenci

VZLUSat-2 na oběžné dráze

Česká republika opět ukázala, že ukrývá značný potenciál pro uplatnění v kosmických oborech. Díky startupu Zaitra se letos vypuštěný český CubeSat VZLUSAT-2 dočkal významného vylepšení, které předznamenává možnosti širšího uplatnění umělé inteligence (AI) v kosmonautice. Družice, které ve viditelné části elektromagnetického spektra snímkují Zemi, fotografují zájmovou oblast tak, jak jim předurčuje plán. Jenže počasí často udělá čáru přes rozpočet a družice tak vyfotí pouze mraky. Pozemní týmy však nevědí, jak jejich snímkování dopadlo – podařilo se trefit do mezery mezi mraky a je cílová oblast vyfocená správně, nebo oblačnost částečně, či úplně zakrývá zorné pole? Odpovědi na tyto otázky přichází až když se snímky pošlou na Zemi a operátoři si je mohou prohlédnout. To je ale značně neefektivní postup.

Družice spolupracující jako včely v úlu

Skupiny malých družic by spolu mohly komunikovat, aby nasbíraly data o důležitých meteorologických jevech v různých částech dne či roku a navíc z různých úhlů. Takové skupiny družic využívající algoritmy strojového učení by mohly přinést revoluci ve vědeckém chápání změn počasí a klimatu. Sabrina Thompson pracuje na softwaru pro malé družice, s jehož pomocí by mohly tyto družice navzájem komunikovat, identifikovat vědecky hodnotné cíle pozorování, koordinovat orientaci a načasování, aby bylo možné získat odlišné pohledy na stejný cíl.

Další evropská mise s umělou inteligencí

Raketa Vega vynesla tento týden 53 družic a mezi nimi byl i ɸ-sat-1 – první evropská mise pro sledování Země vybavenou umělou inteligencí. Nyní již probíhají přípravy na další inovativní družici se špičkovými technologiemi – ɸ-sat-2. 3. září vypuštěná družice, jejíž název se čte Fí-sat-1, má za úkol demonstrovat, jak mohou družicová data ve spojení s pokročilými digitálními technologiemi přinášet výhody uživatelům na Zemi – ať už jsou z komerční, průmyslové či vědecké sféry.

I Vy můžete pomoci roveru Curiosity

Internetová veřejnost může pomoci řidičům vozítka Curiosity lépe brázdit povrch Marsu. S pomocí online projektu AI4Mars stačí popisovat terénní útvary na snímcích, které rover vyfotil na Marsu. Lidé tak mohou pomoci trénovat algoritmy umělé inteligence, aby zvládaly automaticky posuzovat skutečný terén. Počítač sám zatím nedokáže rozhodnout, zda ta věc nalevo je velký balvan, plochý kámen, nebo jen písek. AI4Mars, který funguje na platformě Zooniverse pro vědecké pomocníky z řad veřejnosti, vás nechá na snímky kreslit hranice kolem terénních objektů a vybírat ze čtyř jejich popisků. Právě tyto popisky jsou klíčem ke zpřesnění klasifikace algoritmů SPOC (Soil Property and Object Classification).

Družice pro snímkování Země s umělou inteligencí

Vizualizace projektu FSSCat

Už jen za pár měsíců bychom se měli dočkat startu evropské družice, která prověří, jak může palubní umělá inteligence zlepšit efektivitu odesílání nasbíraných informací o Zemi zpět na naši planetu. Projekt označovaný jako ɸ-Sat, nebo PhiSat (česky tedy FíSat) má do oboru snímkovacích družic vnést bez přehánění technickou revoluci. Umělou inteligencí bude vybaven jeden ze dvou cubesatů, které poletí na oběžnou dráhu v rámci mise FSSCat, která se stala vítězným nápadem programu Copernicus Masters.