NASA продолжает расширять границы космических технологий, интегрируя искусственный интеллект (ИИ) в работу своих спутников наблюдения Земли. Технология под названием Dynamic Targeting, разработанная в Лаборатории реактивного движения NASA (JPL), способна автономно принимать решения о том, где и когда лучше всего совершать научные наблюдения с орбиты. Это не просто инновация — это потенциальный прорыв в получении более точных и полезных данных о состоянии нашей планеты. Суть технологии Dynamic Targeting заключается в способности спутника заглядывать вперед по своему орбитальному пути, анализировать получаемые изображения и принимать мгновенные решения о том, стоит ли проводить съемку конкретного участка поверхности. Этот процесс занимает менее полутора минут и происходит без какого-либо вмешательства человека.
Такая автономность важна для повышения оперативности исследований, особенно когда речь идет о наблюдении быстротечных природных явлений, таких как лесные пожары, извержения вулканов или редкие штормы. Облачность часто становится серьезной проблемой для оптических систем спутников, блокируя видимость поверхности планеты. По оценкам специалистов, до двух третей времени спутники не могут получить качественные снимки из-за облаков. Dynamic Targeting использует специализированные алгоритмы, способные распознавать облачные образования и отличать их от чистого неба на расстоянии примерно 500 километров по орбите. Если спутник обнаруживает, что территория под ним закрыта облаками, он отменяет съемку, тем самым экономя ресурсы на хранение и передачу бесполезных данных.
Использование искусственного интеллекта в этом контексте позволяет сделать работу спутника более эффективной. Вместо пассивного сбора информации система активно анализирует данные, понимая, что именно она видит. Технический специалист из NASA, Стив Чинь, подчеркнул аналогию с человеческим восприятием — когда человек видит на снимке пылающий лес, он осознает, что это пожар. Цель Dynamic Targeting заключается в предоставлении спутникам аналогичной способности замечать и реагировать на такие явления. Для проверки технологии использовался CubeSat CogniSAT-6, небольшой спутник размером с портфель, запущенный в марте 2024 года.
Поскольку у нього отсутствовал специализированный датчик, смотрящий вперед, система наклоняет спутник под углом около 40-50 градусов, чтобы камера, способная видеть как видимый, так и ближний инфракрасный спектр, могла сделать снимки предстоящей территории. Алгоритмы анализа определяют, где нет облаков, после чего спутник возвращается в обычное положение для съемки конкретных участков поверхности с чистым небом. Заметно, что данный процесс работает невероятно быстро, учитывая, что спутник движется на скорости порядка 7,5 километров в секунду. Автоматический выбор целевых зон для съемки открывает путь к более рациональному использованию спутниковых ресурсов, снижению нагрузки на системы передачи данных и повышению качества получаемой информации. В будущем NASA планирует расширить возможности Dynamic Targeting, чтобы спутники не только избегали облаков, но и активно искали интересные метеорологические и природные явления, включая штормы и вулканическую активность.
Для этого разрабатываются отдельные алгоритмы, которые смогут распознавать конкретные тепловые аномалии и динамические объекты на поверхности Земли. Подобные технологии позволят более эффективно мониторить сложные и быстро меняющиеся процессы, что имеет огромное значение для своевременного прогнозирования и реагирования на природные катастрофы. Кроме того, одной из перспективных концепций является использование нескольких спутников, работающих в связке. Первая орбитальная платформа сможет проанализировать данные и оперативно передать результаты своим спутникам-партнерам, которые затем сосредоточатся на съемке выявленных интересных объектов. Такая координация позволит создать своего рода «спутниковую сеть» с улучшенной способностью к оперативному мониторингу, что значительно повысит эффективность научных наблюдений Земли.
NASA рассматривает также применение подобной интеллектуальной технологии в исследованиях других планет и объектов Солнечной системы. Инспирирующий пример — проект ESA с использованием данных с космического аппарата Rosetta, который автономно выявлял и изучал извергающиеся плазменные выбросы кометы 67P/Чурюмова-Герасименко. Это свидетельствует о том, что концепция Dynamic Targeting может стать универсальным инструментом для автоматизации и улучшения научных миссий в различных космических условиях. Помимо оптических систем, NASA планирует адаптировать технологию для работы с радарными спутниками. Такой подход позволит изучать редкие и опасные экстремальные погодные явления, например, глубоко конвективные ледяные штормы в зимнее время, которые сложно фиксировать другими методами.
Радар будет ориентироваться на выделенные области, «следить» за ними на протяжении нескольких минут, собирая ценнейшие данные о развитии шторма и его структуре. Использование искусственного интеллекта в космосе является ярким примером того, как новые цифровые технологии могут значительно повысить научную отдачу и эффективность космических миссий. Технология Dynamic Targeting от NASA демонстрирует, что спутники будущего будут не просто пассивными наблюдателями, а активными интеллектуальными системами, способными самостоятельно выявлять интересные объекты и адаптировать свою работу в режиме реального времени. Российские ученые и специалисты в области космических технологий также следят за подобными инновациями, поскольку их развитие задает новые стандарты работы в орбитальных программах. Интеграция ИИ позволяет значительно увеличить объемы качественных данных, которые получаются с помощью спутников, обеспечить лучшее мониторирование состояния земной поверхности и атмосферы, а также повысить быстроту и точность реагирования на природные катастрофы.
Подводя итог, внедрение ИИ технологий в спутники наблюдения Земли открывает новые горизонты для науки и оперативного мониторинга планеты. Dynamic Targeting является примером эффективного совмещения современных вычислительных мощностей, умного программного обеспечения и космического оборудования. Эта система уже демонстрирует успешные результаты, позволяя избежать съемки облаков, экономить ресурсы и фокусироваться на действительно важных объектах. Следующие этапы испытаний будут связаны с отслеживанием стихийных бедствий и сложных атмосферных явлений, что несомненно приведет к новым открытиям и улучшению Земных наблюдений в будущем.
