Санкт-Петербургский университетHi-Tech
Под контролем алгоритмов
Исследователи СПбГУ разрабатывают программы для управления сотнями телекоммуникационных спутников и обеспечения их бесперебойной работы. Это поможет сделать спутниковую связь и интернет качественнее и быстрее.
Компьютерные алгоритмы, машинное обучение и нейросети сегодня используются повсеместно, и космическая сфера не стала исключением. В ней эти технологии нашли применение в задачах, которые человеку решить не под силу. Например, в управлении большим количеством спутников.
«Сложность в том, что в космосе большую часть времени мы не видим эти аппараты, а их сигнал приходит на Землю с задержкой. Поэтому мы не можем быстро реагировать на поломку или ошибочное изменение траектории под действием физических сил», — рассказывает Олег Николаевич Граничин, профессор СПбГУ (кафедра системного программирования). Вместе с коллегами ученый разрабатывает алгоритмы, которые помогут решить эту проблему.
Данные из космоса
Телекоммуникационные системы применяются для передачи большого количества информации и необходимы для связи и наблюдения. Их работа основана на циркулировании различных электромагнитных сигналов: тока по металлическим кабелям, оптического излучения в атмосфере или по оптоволокну и радиосигналов по радиоволнам.
«Сегодня в России передача информации осуществляется преимущественно через кабели, — подчеркивает Олег Граничин. — В некоторых странах используют специальные космические спутники. Это гораздо эффективнее, но только в том случае, когда их сотни». Все потому, что если сигналов очень много, то передать и х быстро через малое количество аппаратов трудно. Спутники — как турникеты в метро: не могут пропускать много сигналов за раз. Поэтому с увеличением их числа растет и количество информации, которое они способны обработать. «Точно так же, например, скорость интернета будет низкая, если в помещении большое количество людей и только одна точка доступа к Wi-Fi», — приводит пример ученый.
Обычно телекоммуникационные спутники размещаются на околоземных орбитах Земли на трех у ровнях. На низком, от 160 до 2000 к м над уровнем моря, д ля обеспечения хорошей связи нужно как минимум 50 штук. На среднем, от 2000 до 36 000 к м, требуется около 10 единиц. Здесь расположены навигационные системы, такие как GPS и ГЛОНАСС. Также спутники располагаются на геостационарной орбите планеты (высота 35 786 к м). На ней аппаратов нужно меньше десятка, они вращаются вокруг Земли с периодом, равным периоду вращения планеты.
На таких больших расстояниях контролировать работу систем, как было сказано выше, непросто. Особенно сложно координировать движение созвездий спутников. «Широко известно, что космические аппараты очень дорогие, их сложно конструировать и выводить на орбиту. Экономически выгоднее создавать и запускать в космос много маленьких спутников, — отмечает Олег Граничин. — При этом управлять полетом одного аппарата более-менее легко, но вот в случае с десятками и сотнями появляются проблемы. В рамках исследования мы пытаемся найти им решение».
Одной из проблем является расчет плеча между спутниками — расстояния, на которое аппараты будут удалены друг от друга. По словам ученого, это позволяет группе, например, с большей точностью определять расстояния между объектами на Земле. Помимо этого, нужна слаженная работа всего отряда спутников. «Сотни аппаратов должны работать как оркестр. Если в филармонии 20 музыкантов играют вразнобой, каждый сам по себе, это звучит плохо. Но если их игрой руководит дирижер, получается красивая мелодия, — подчеркивает Олег Граничин. — То же самое и с группой спутников: результат зависит от их работы в команде. Для синхронизации между собой им нужен свой дирижер. В качестве него сегодня рассматривается искусственный интеллект. Мы в рамках своей работы в том числе создаем алгоритмы, которые помогут организовать взаимодействие сотни аппаратов в космосе».
Межспутниковая связь
Как рассказал ученый, помимо функции дирижера, у искусственного интеллекта будет еще одна: быстро принимать решения в ситуациях неопределенности. К примеру, когда предварительно рассчитанный курс движения внезапно меняется из-за изменений гравитационного или геомагнитного поля. Если их параметры постоянные, спутник летает вокруг Земли по одной траектории. Если же аппарат налетает на «кочку» или попадает в «яму» в одном из полей, он начинает колебаться, возникают помехи.
«Наша планета имеет сложную форму, она не идеальный шар. В ее недрах неравномерно распределены химические элементы. Поэтому нельзя сказать, что физические константы имеют одинаковое значение на всей поверхности Земли. Этого нельзя сказать и про космическое пространство, — рассказывает Олег Граничин. — До недавнего времени мы не могли у честь изменения геомагнитного и гравитационного поля в космосе. Все расчеты траекторий, которые делали специалисты, являлись приблизительными. При сегодняшнем у ровне развития технологий у нас стало больше возможностей».
AI — Artificial Intelligence, дословно переводится как «искусственное рассуждение / принятие решений».
По словам ученого, сейчас уже реально создать компьютерные программы, которые бы учитывали физические показатели в конкретном месте на орбите движения. «В рамках работы мы планируем модернизировать традиционные алгоритмы так, чтобы они адаптировались к неопределенностям и могли быстро ориентироваться, какой наклон или поворот нужно совершить в той или иной ситуации. Кроме того, мы также изучаем, как помочь группе спутников самоорганизовываться и передавать информацию друг другу о необходимом действии», — уточняет Олег Граничин. Все это поможет избежать помех или снизить их уровень и получать более точные данные.
Эволюция технологий
Как рассказал ученый, вместе с другими университетскими исследователями он работает над созданием групповых алгоритмов для управления роботами уже более 15 лет. Эта тема также актуальна и для сотрудников Центра искусственного интеллекта и науки о данных СПбГУ. Все полученные специалистами Университета результаты легли в основу междисциплинарного проекта, посвященного управлению созвездиями телекоммуникационных спутников.
Сейчас ученые СПбГУ находятся на теоретическом этапе работы. Они изучают уже известные программы, проводят моделирование и в зависимости от его результатов прописывают, какие нужно внести коррективы.
В результате исследования специалисты планируют предоставить рекомендации, как можно преобразовать существующие программы, чтобы стало возможным у читывать изменения параметров гравитационного и геомагнитного полей, а также компьютерные модели, которые помогут координировать работу нескольких сотен спутников.
По прогнозам исследователей СПбГУ, и х будущие рекомендации можно будет применить на практике в самое ближайшее время. На первых порах работу новых алгоритмов придется контролировать человеку. Но высокая скорость развития интеллектуальных технологий позволяет предположить, что вскоре координация созвездий телекоммуникационных спутников полностью перейдет к алгоритмам.
Так, по рассказу Олега Граничина, ученые прогнозируют, что у же не в отдаленной перспективе искусственный интеллект научится определять сбои в системе и самостоятельно предлагать план по их устранению. Эта способность, кстати, также будет очень полезна для A I-дирижеров спутниковых «оркестров».
Важно
Работа ученых СПбГУ поддержана российским научным фондом, грант № 24-41-02031 «Методы искусственного интеллекта и магнитоэлектрические эффекты в задачах динамики и управления движением телекоммуникационных космических аппаратов». В рамках проекта исследователи сотрудничают с научной группой индийского технологического института в Канпуре.
Кстати
Центр искусственного интеллекта и науки о данных был создан в СПбГУ в мае 2020 года для подготовки специалистов и проведения исследований в соответствии с национальной стратегией развития искусственного интеллекта до 2030 года. Планы сотрудников центра включают создание модульной платформы искусственного интеллекта (ИИ), научные исследования в области ИИ, разработку прикладных решений для промышленности, обучение специалистов и формирование специализированных дата-сетов. Специалисты центра работают над расширением взаимодействия СПбГУ в области искусственного интеллекта и науки о данных с российскими и зарубежными академическими и индустриальными партнерами.
Научный коллектив
Алексей Александрович Тихонов, профессор СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики);
Олег Николаевич Граничин, профессор СПбГУ (кафедра системного программирования);
Вадим Юрьевич Сахаров, старший преподаватель СПбГУ (кафедра общей математики и информатики);
Наталья Олеговна Амелина, старший научный сотрудник СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики);
Юрий Владимирович Иванский, доцент СПбГУ (кафедра экономической кибернетики);
Маргарита Владимировна Максименко, старший научный сотрудник СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики);
Ксения Денисовна Копылова, научный сотрудник СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики);
Максим Александрович Клюшин, лаборант-исследователь СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики);
Алексей Сергеевич Лозовой, лаборант-исследователь СПбГУ (кафедра теоретической и прикладной механики).
Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl