Године 2023. НАСА планира да лансира Еуропа Цлиппер мисија, роботски истраживач који ће проучавати Јупитеров загонетни месец Европа. Сврха ове мисије је да истражи ледену шкољку Европе и унутрашњост како би сазнао више о месечевом саставу, геологији и интеракцијама између површине и подземља. Највише од свега, сврха ове мисије је осветлити је ли живот могао постојати у унутрашњости океана Европе.
Ово представља бројне изазове, од којих многи произилазе из чињенице да Еуропа Цлиппер биће веома далеко од Земље када спроведе своје научне операције. Да би се позабавили тим, тим истраживача НАСА-ине лабораторије за млазни погон (ЈПЛ) и Аризона Стате Университи (АСУ) дизајнирао је низ алгоритама машинског учења који ће омогућити мисији да истражи Европу са одређеним степеном аутономије.
Како би ови алгоритми могли да помогну у будућим мисијама за истраживање свемира били су тема презентације одржане прошле недеље (7. августа) на 25. АЦМ СИГКДД конференцији о откривању и рударству података у Анцхорагеу, на Аљасци. Ова годишња конференција окупља истраживаче и практичаре науке података, вађења података и аналитике из целог света како би разговарали о најновијим достигнућима и применама у тој области.
Кад се дође до тога, комуникација са мисијама из дубоког свемира одузима дуготрајан и захтјеван посао. Када комуницирате са мисијама на површини Марса или у орбити, може вам бити потребан сигнал до 25 минута да их с Земље (или опет назад) стигне до њих. С друге стране, слање сигнала Јупитеру може трајати од 30 минута до једног сата, у зависности од тога где се налази у орбити у односу на Земљу.
Као што аутори напомињу у својој студији, активности свемирских летјелица обично се преносе унапријед планираном скрипту, а не помоћу команди у стварном времену. Овај приступ је веома ефикасан када су позиција, окружење и други фактори који утичу на свемирске летелице познати или се могу унапред предвидети. Међутим, то такође значи да контролори мисије не могу реаговати на неочекиване догађаје у реалном времену.
Како је др. Кири Л. Вагстафф, главна истраживачица из НАСА ЈПЛ-ове групе за машинско учење и инструменталну технику, објаснила за Спаце Магазине путем е-поште:
„Истраживање света који је предалеко да би се омогућила директна људска контрола је изазовно. Све активности морају бити унапред скрипте. Брз одговор на нова открића или промене у окружењу захтева свемирску летјелицу да доноси одлуке, које називамо аутономијом свемирских летелица. Поред тога, оперативање скоро милијарду километара од Земље значи да су стопе преноса података веома ниске.
“Способност свемирске летјелице да прикупља податке превазилази оно што се може послати натраг. Поставља се питање који подаци треба да се прикупљају и на који начин их треба дати приоритету. Коначно, у случају Европе, свемирска летелица ће такође бити бомбардована интензивним зрачењем, што може да оштети податке и изазове ресетовање рачунара. Суочавање с тим опасностима такође захтева аутономно доношење одлука. “
Из тог разлога, др. Вагстафф и њене колеге започели су са разматрањем могућих метода за анализу података на возилу, које би функционисале где год и кад год није могуће директно надгледање људи. Ове методе су посебно важне када се ради о ретким, привременим догађајима чији се настанак, локација и трајање не могу предвидети.
Ту се убрајају појаве попут ђавола прашине примећене на Марсу, утицаја метеорита, муње на Сатурн и ледених пљускова које емитују Енцеладус и друга тела. Да би се позабавила тим проблемом, др. Вагстафф и њен тим осврнули су се на напредак у алгоритмима машинског учења, који омогућавају степен аутоматизације и независног одлучивања у рачунању. Као што је др Вагстафф рекао:
„Методе машинског учења омогућавају самој свемирској летјелици да испита податке док их прикупља. Свемирска летелица тада може идентификовати која запажања садрже догађаје од интереса. То може утицати на доделу приоритета силазних линија. Циљ је повећати шансу да најзанимљивија открића буду прво умањена. Када прикупљање података прелази оно што се може пренијети, сама свемирска летелица може минирати додатне податке за вриједне научне елементе.
„Анализа пловила такође може омогућити свемирској летјелици да одлучи које ће податке прикупити даље на основу онога што је већ открила. Ово је показано на земљиној орбити помоћу Аутономног експеримента научне летелице и на површини Марса помоћу система АЕГИС на роверу Марс Сциенце Лаборатори (Цуриосити). Аутономно, одзивно прикупљање података може у великој мери убрзати научно истраживање. Циљ нам је да ову способност проширимо и на спољни соларни систем. “
Ови алгоритми су посебно дизајнирани да помогну у три врсте научних истраживања која ће бити од изузетног значаја за Еуропа Цлиппер мисија. Они укључују детекцију топлотних аномалија (топле тачке), композицијске аномалије (необични површински минерали или наслаге) и активне плове ледене материје из подземног океана Европе.
"У овом окружењу, рачунање је веома ограничено", рекао је др Вагстафф. „Рачунар свемирске летелице ради брзином сличном десктоп рачунару од средине до краја деведесетих (~ 200 МХз). Стога смо приоритетно поставили једноставне, ефикасне алгоритме. Страна страна је у томе што је алгоритме лако разумети, имплементирати и интерпретирати. “
За тестирање њихове методе, тим је применио своје алгоритме на симулиране податке и на осматрања из прошлих свемирских мисија. Они укључују Галилео свемирске летелице, које су вршиле спектрална опажања Европе како би сазнале више о његовом саставу; тхе тхе Цассини свемирска летелица, која је снимала слике пљусковите активности на Сатурновом месецу Енцеладусу; и тхе Нови хоризонти слике свемирске летелице вулканске активности на Јупитеровом месецу Ио.
Резултати ових тестова показали су да је сваки од три алгоритма показао довољно високе перформансе да би допринео научним циљевима наведенима у Декадном истраживању планетарних наука 2011. године. Они укључују „потврђивање присуства унутрашњег океана, карактеризацију ледене љуске сателита и омогућавање разумевања његове геолошке историје“ на Европи како би потврдили „потенцијал спољног соларног система као пребивалиште за живот“.
Поред тога, ови алгоритми могу имати далекосежне импликације на друге роботске мисије на одредишта дубоког свемира. Поред система луна Европе и Јупитера, НАСА се нада да ће истражити Сатурнове месеце Енцеладуса и Титана ради могућих знакова живота у блиској будућности, као и одредишта која су још удаљенија (попут Нептуновог месеца Тритон, па чак и Плутона). Али апликације се ту не заустављају. Вагстафф је рекао:
„Аутономија свемирских летелица омогућава нам да истражимо где људи не могу да иду. То укључује удаљене дестинације попут Јупитера и локације изван нашег Соларног система. Такође укључује ближа окружења која су опасна за људе, као што је дно морског дна или поставке јаког зрачења овде на Земљи. "
Није тешко замислити блиску будућност у којој су полуаутономне роботске мисије способне да истражују спољашње и унутрашње досеге Сунчевог система без редовног људског надзора. Гледајући даље у будућност, није тешко замислити доба у којем ће потпуно аутономни роботи моћи да истражују екстра-соларне планете и своје налазе пошаљу кући.
У међувремену, полуаутономни Еуропа Цлиппер можда ћемо наћи доказе које сви чекамо! То би биле биосигнаре које доказују да заиста постоји живот изван Земље!
