जनरेटिव एआई अंतरिक्ष यान को वह स्वायत्तता दे रहा है जिससे इंजीनियर कभी डरते थे

द्वारा संपादित: Tatyana Hurynovich

अंतरिक्ष को हमेशा मानव अन्वेषण की अंतिम सीमा माना जाता रहा है। अब यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए भी अंतिम सीमा बनता जा रहा है।

दिसंबर में NASA की जेट प्रोपल्शन लेबोरेटरी ने Perseverance रोवर के दो ड्राइव मार्गों की योजना बनाने के लिए Anthropic के Claude मॉडल का उपयोग किया। अपलोड करने से पहले मानव योजनाकारों ने मार्ग की जाँच और सुधार किया।

मई में NASA और IBM ने अंतर्राष्ट्रीय अंतरिक्ष स्टेशन और एक उपग्रह पर एक संपीड़ित एआई मॉडल तैनात किया। इसने कक्षा से बाढ़ और बादलों की पहचान की — अंतरिक्ष में इस तरह का यह पहला परीक्षण था।

जुलाई में आईएसएस पर अंतरिक्ष यात्रियों ने रखरखाव प्रक्रियाओं से जुड़े प्रश्नों के उत्तर देने के लिए एक बड़े भाषा मॉडल का परीक्षण किया।

ये प्रयोग अंतरिक्ष इंजीनियरिंग में एक बदलाव को दर्शाते हैं। दशकों तक पृथ्वी पर इंजीनियर अंतरिक्ष में यान की गतिविधियों को सटीक रूप से निर्धारित करते थे। अब शोधकर्ता जाँच रहे हैं कि क्या जनरेटिव एआई जैसी अनिर्धारित प्रणालियाँ यानों को परिवेश की व्याख्या करने और कार्यों की योजना बनाने में लचीलापन दे सकती हैं।

NASA के सॉफ़्टवेयर, रोबोटिक्स और सिमुलेशन विभाग के पूर्व प्रमुख रॉबर्ट एम्ब्रोज़ बताते हैं: इंजीनियर हमेशा अनिर्धारित परिणामों से बचते रहे हैं, क्योंकि प्रणाली का व्यवहार उस रास्ते पर निर्भर करता है जिससे वह उस स्थिति तक पहुँची।

हालाँकि, बृहस्पति के चंद्रमा यूरोपा पर जल-स्तंभ में गोता लगाने जैसे मिशनों के लिए निर्णय तुरंत लेना पड़ता है — पृथ्वी से संकेत बहुत देर से पहुँचेगा। एम्ब्रोज़ कहते हैं, «यह वास्तविक स्वायत्तता के बिना पूरी तरह असंभव है।»

कंपनी Icarus Robotics एक स्वतंत्र रूप से उड़ने वाली रोबोटिक प्रणाली Joy विकसित कर रही है। कनाडा में भारहीनता में परीक्षणों के बाद इसे मॉड्यूलों के बीच माल ढोने के लिए आईएसएस पर भेजने की योजना है। कंपनी स्वायत्त कार्य के लिए डेटा एकत्र करने हेतु टेलीऑपरेशन से शुरुआत कर रही है।

समस्या सूक्ष्मगुरुत्व की भौतिकी में है: पृथ्वी पर प्रशिक्षित मॉडल अंतरिक्ष में तुरंत विफल हो जाते हैं। वास्तविक वातावरण से डेटा लगभग नहीं है, और कंपनी सिमुलेशनों तथा परीक्षणों से अपना स्वयं का डेटासेट बना रही है।

ऑस्टिन की टेक्सास विश्वविद्यालय की उफुक टोपचु ज़ोर देते हैं: लक्ष्य त्रुटियों का पूर्ण अभाव सुनिश्चित करना नहीं है। सीमित उपयोगों से शुरुआत करनी चाहिए, प्रणालियों के व्यवहार का अध्ययन करना चाहिए और धीरे-धीरे उनका उपयोग बढ़ाना चाहिए।

अंतरिक्ष में वाणिज्यिक उछाल नवाचार को गति दे रहा है: मिशन पहले से कहीं अधिक तेज़ी से विकसित और प्रक्षेपित किए जा रहे हैं।

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स्रोतों

  • Autonomous AI in Space Exploration Raises New Stakes

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