Au cours des dernières années Intelligence artificielle (IA) prend de l'ampleur, nous permettant de résoudre les problèmes plus rapidement que l'informatique traditionnelle ne le pourrait jamais. Par exemple, récemment DeepMind, une filiale Google, qui traite de l'intelligence artificielle, a développé AlphaFold2, un programme qui peut résoudre le problème du repliement des protéines. C'est un problème qui a déconcerté les scientifiques pendant 50 ans.
Les avancées de l'intelligence artificielle nous ont permis de progresser dans toutes sortes de disciplines – et elles ne se limitent pas aux applications sur cette planète. De la conception de missions au nettoyage de l'orbite terrestre des débris, voici quelques façons dont l'intelligence artificielle peut nous aider à avancer plus loin dans l'espace.
Assistants de cosmonautes
Des chercheurs travaillent sur des assistants intelligents pour aider les astronautes. Ces assistants d'intelligence artificielle (IA), même s'ils ne semblent pas aussi à la mode que dans les films, pourraient être incroyablement utiles pour l'exploration spatiale.
Un assistant virtuel nouvellement développé pourrait potentiellement détecter tout danger dans les vols spatiaux de longue durée, tels que des changements dans le vaisseau spatial, tels que l'augmentation du dioxyde de carbone ou des dysfonctionnements des capteurs, qui pourraient être potentiellement nocifs. Il alertera ensuite l'équipage avec des suggestions d'inspection.
Assistant Cimon a été livré à la Station spatiale internationale (ISS) en décembre 2019, où il est testé pendant trois ans. A terme, Cimon servira à réduire le stress des astronautes en accomplissant les tâches qu'ils demandent. NASA développe également un satellite pour les astronautes à bord de l'ISS appelé Robonaute, qui travailleront avec des astronautes ou effectueront des tâches trop risquées pour eux.
Conception et planification des missions
Planifier une mission vers Mars est une tâche ardue, mais l'intelligence artificielle peut la rendre plus facile. Les nouvelles missions spatiales sont traditionnellement basées sur les connaissances acquises lors de recherches antérieures. Cependant, ces informations peuvent souvent être limitées ou indisponibles dans leur intégralité.
Cela signifie que le flux d'informations techniques est limité à ceux qui peuvent y accéder et les partager avec d'autres ingénieurs de conception de mission. Mais que se passerait-il si toutes les informations sur pratiquement tous les vols spatiaux précédents étaient accessibles à toute personne disposant des informations d'identification en quelques clics seulement. Un jour, il y aura peut-être un système plus intelligent - similaire à Wikipédia, mais avec une intelligence artificielle capable de répondre à des requêtes complexes avec des informations fiables et à jour - pour aider à la conception et à la planification précoces de nouvelles missions spatiales.
Les chercheurs travaillent sur l'idée d'un ingénieur de conception adjoint pour réduire le temps nécessaire à la conception initiale de la mission, qui nécessite autrement de nombreuses heures de travail. Daphné est un autre exemple d'assistant intelligent dans la conception de systèmes d'observation de la Terre par satellite. Daphne est utilisé par les ingénieurs système des équipes de développement de satellites. Cela facilite leur travail en leur donnant accès à des informations pertinentes, y compris des avis, 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. Ces données sont reçues par les stations au sol par lots sur une longue période de temps et doivent être rassemblées avant de pouvoir être analysées. Bien qu'il y ait eu plusieurs projets de crowdsourcing pour l'analyse de base d'images satellites à très petite échelle, l'intelligence artificielle peut venir à notre rescousse pour une analyse détaillée des données satellitaires.
Avec une énorme quantité de données reçues, l'IA s'est avérée très efficace pour les traiter. Il a été utilisé pour estimer l'accumulation de chaleur dans les zones urbaines et pour combiner des données météorologiques avec des images satellites pour estimer la vitesse du vent. L'IA a également aidé à estimer le rayonnement solaire à l'aide de données provenant de satellites géostationnaires, parmi de nombreuses autres applications.
L'IA pour le traitement des données peut également être utilisée pour les satellites eux-mêmes. Dans une étude récente, des scientifiques ont testé différentes techniques d'intelligence artificielle pour un système de surveillance de la santé par satellite à distance. Il est capable d'analyser les données reçues des satellites pour identifier tout problème, prédire les performances des satellites et fournir des visualisations pour une prise de décision éclairée.
Débris spatiaux
L'un des plus grands défis spatiaux du XXIe siècle est de se débarrasser des débris spatiaux. Selon ESA, il y a environ 34 000 objets de plus de 10 cm qui constituent une menace sérieuse pour l'infrastructure spatiale existante. Il existe des approches innovantes pour lutter contre la menace, telles que le développement de satellites de rentrée.
Une autre approche consiste à éviter d'éventuelles collisions dans l'espace en empêchant la création de tout débris. Dans une étude récente, des chercheurs ont développé une méthode pour concevoir des manœuvres d'évitement de collision à l'aide de techniques d'apprentissage automatique (ML).
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Une autre nouvelle approche consiste à utiliser la vaste puissance de calcul disponible sur Terre pour former des modèles d'apprentissage automatique, transférer ces modèles vers un vaisseau spatial déjà en orbite ou en route, et les utiliser à bord pour prendre diverses décisions. Une façon d'assurer la sécurité des vols spatiaux a récemment été proposée en utilisant des réseaux déjà entraînés à bord de l'engin spatial. Cela offre une plus grande flexibilité dans la conception de satellites avec un risque minimal de collision en orbite.
Systèmes de navigation
Sur Terre, nous sommes habitués à des outils comme Google Maps qui utilisent le GPS ou d'autres systèmes de navigation. Mais pour les autres corps extraterrestres, il n'existe pas encore de système de ce type.
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 de surveillance comme Orbiteur Lunar Reconnaissance (LRO). En 2018, un groupe de chercheurs de la NASA, en collaboration avec Intel, a développé un système de navigation intelligent utilisant l'IA pour l'exploration planétaire. Ils ont formé le modèle sur des millions de photos prises lors 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 innée et améliorer la vie sur Terre. Dans nos efforts, l'intelligence artificielle nous aidera à la fois sur Terre et dans l'espace pour rendre cette recherche possible.
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