7 façons incroyables d’utiliser l’IA dans l’exploration spatiale

Pendant des millénaires, l’humanité a levé les yeux vers le ciel nocturne et a été remplie d’un sentiment d’émerveillement et de curiosité. Cette même curiosité brûle encore aujourd’hui. Avec les progrès de la technologie moderne, l’humanité a pu utiliser l’intelligence artificielle pour explorer l’univers d’une manière jamais imaginée auparavant.

De la robotique et des opérations satellitaires à l’analyse des données, à la maintenance prédictive et à la cartographie des galaxies, l’intelligence artificielle (IA) nous aide à comprendre les mystères de notre univers et même à l’explorer.

Dans cet article, nous examinerons de plus près sept façons incroyables d’utiliser l’IA dans l’exploration spatiale et à quoi pourrait ressembler l’avenir.

L’IA est-elle courante dans l’exploration spatiale ?

Oui! L’IA est actuellement utilisée dans l’industrie spatiale pour aider les scientifiques à analyser les données plus rapidement et avec plus de précision et à automatiser les opérations sur les engins spatiaux. Le développement continu de l’IA aide les rovers et les atterrisseurs à explorer d’autres planètes et lunes comme jamais auparavant. Et tout cela combiné contribue à de nouvelles découvertes, faisant de l’IA un outil inestimable qui peut nous aider à en savoir plus sur le monde au-delà du nôtre.

7 façons d’utiliser l’IA dans l’exploration spatiale

À l’ère de l’exploration spatiale moderne, l’intelligence artificielle (IA) est devenue un outil essentiel dans la recherche de connaissances. Les scientifiques utilisent des modèles d’IA et de ML pour automatiser les opérations des engins spatiaux, analyser de grandes quantités de données et peuvent même sauver des vies. Décomposons à quoi cela ressemble :

Robotique

L’IA joue un rôle de plus en plus important dans l’exploration spatiale, avec sa capacité à naviguer de manière autonome autour des obstacles en tête. Mais ce n’est pas quelque chose de récent. Des rovers comme Mars Exploration Rover et Curiosity effectuent des navigations entièrement autonomes à la surface de Mars depuis plus de dix ans.

Les capteurs du rover peuvent détecter les dangers environnementaux, tels que les rochers, les cratères et d’autres éléments. Ensuite, son IA analyse les données pour déterminer la meilleure voie à suivre. Cela garantit que le rover peut passer en toute sécurité sans aucun risque de collision.

AEGIS, un système de détection basé sur la vision par ordinateur, fonctionne de la même manière à bord du rover Persévérance et trouve des roches intéressantes à échantillonner. Il s’agit d’un énorme progrès car il ouvre la voie à des rovers d’exploration spatiale complètement autonomes.

Opérations satellitaires

L’IA révolutionne la façon dont les satellites sont exploités, offrant des solutions plus efficaces, plus intelligentes et plus rapides pour gérer les opérations des satellites.

SpaceX utilise des algorithmes basés sur l’IA pour aider ses satellites de navigation à éviter les collisions avec d’autres en orbite. Les algorithmes utilisent une combinaison de données provenant des capteurs du satellite, y compris sa position et sa vitesse, pour identifier les manœuvres potentiellement dangereuses et prendre des mesures d’évitement. L’ordinateur de bord du satellite prend alors le contrôle et ajuste la vitesse et la direction du satellite pour éviter une collision imminente.

L’IA peut également optimiser le processus de manœuvre des satellites sur leurs orbites correctes, réduisant ainsi le carburant requis et la période nécessaire pour atteindre la position orbitale souhaitée.

L’analyse des données

L’IA peut aider à l’analyse des données dans l’exploration spatiale en fournissant des méthodes plus précises et efficaces d’analyse des données des missions spatiales. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à identifier des modèles dans les données provenant de satellites, de sondes et d’autres outils d’exploration spatiale pour détecter des anomalies qui pourraient signaler des découvertes ou des risques potentiels.

L’IA peut également aider à identifier les tendances des données et fournir des informations plus détaillées grâce à l’analyse prédictive et à la prévision que les méthodes d’analyse de données traditionnelles.

Géologie planétaire (astrogéologie)

Grâce à l’IA, les scientifiques peuvent désormais détecter et classer les caractéristiques géologiques des planètes et des lunes, telles que les cratères, les volcans et d’autres caractéristiques de surface. Cette technologie peut également être utilisée pour générer des modèles 3D détaillés de surfaces planétaires, ce qui peut aider les scientifiques à mieux comprendre l’environnement et l’histoire d’une planète ou d’une lune.

Atterrissage de fusée

SpaceX a amélioré et affiné le fonctionnement des fusées. Ils utilisent l’IA pour surveiller et analyser les données des capteurs et des systèmes de télémétrie de la fusée, permettant une meilleure prise de décision et un contrôle plus précis de la trajectoire et de la vitesse de la fusée. SpaceX utilise également l’IA pour automatiser certains aspects de la procédure d’atterrissage de la fusée, comme le contrôle des moteurs et du train d’atterrissage et s’assurer que la fusée est dans la position optimale pour atterrir.

Cartographie des étoiles et des galaxies

Les astronomes peuvent désormais cartographier l’univers avec des détails sans précédent grâce à des algorithmes basés sur l’IA qui peuvent détecter, classer et reconnaître des modèles dans les données d’étoiles et de galaxies. Ces algorithmes permettent aux astronomes d’identifier avec précision les étoiles et les galaxies dans l’espace et même de comprendre leurs propriétés physiques (comme la masse et l’âge). Et, en tirant parti de l’IA pour prédire le comportement des étoiles et des galaxies au fil du temps, les scientifiques peuvent obtenir des informations inestimables qui peuvent être utilisées pour les futurs efforts de cartographie et d’exploration.

Maintenance prédictive

Nous avons vu que l’IA analyse de grandes quantités de données pour faciliter les opérations des satellites et les procédures d’atterrissage des fusées. Néanmoins, il peut également utiliser les mêmes données pour identifier les zones potentielles où la maintenance préventive doit être effectuée.

Les modèles d’apprentissage automatique peuvent prédire les défaillances futures ou les problèmes de performances et recommander des plans d’action pour réduire les risques. Cela peut réduire considérablement les coûts de maintenance et aider à sauver d’innombrables vies.

L’IA dans l’exploration spatiale : le passé, le présent et l’avenir

Ces dernières années, l’IA est devenue une partie intégrante de l’exploration spatiale. Il a été utilisé pour découvrir des phénomènes que les humains ne pouvaient pas facilement détecter, tels que des changements dans les trajectoires orbitales ou des objets trop petits pour être vus à l’œil nu.

Il y a peu, l’IA était principalement utilisée pour analyser les données recueillies par les satellites et d’autres instruments, comme les images du télescope spatial Hubble. Des algorithmes d’IA ont également été utilisés pour rechercher des modèles et des informations dans ces données afin que les chercheurs puissent mieux comprendre l’univers qui nous entoure.

Aujourd’hui, l’IA est utilisée pour diverses applications d’exploration spatiale allant des systèmes de navigation autonomes sur les engins spatiaux aux simulations virtuelles pour la formation des astronautes. Le Jet Propulsion Laboratory de la NASA a récemment développé un système de planification de mission basé sur l’IA qui peut planifier de manière autonome une mission de vaisseau spatial en fonction de paramètres et de contraintes donnés. Et des algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés pour analyser des millions d’images recueillies par des rovers martiens afin d’identifier des sources d’eau potentielles ou des gisements minéraux à la surface de la planète.

En ce qui concerne l’avenir de l’exploration spatiale, l’IA sera de plus en plus mise en œuvre dans diverses missions futures dans l’espace, des initiatives d’extraction d’astéroïdes et de colonisation de Mars aux voyages interplanétaires et au-delà.

Passé

Voici à quoi ressemble l’histoire de l’IA dans l’exploration spatiale :

Espace Profond 1

Deep Space 1 (DS1) était un vaisseau spatial de démonstration technologique de la NASA lancé en 1998. Sa mission principale était de tester 12 technologies avancées à haut risque, y compris la navigation autonome. La mission a été prolongée deux fois et s’est achevée en 2001.

Deep Space 1 est entré dans l’histoire lorsque son expérience de vol a été contrôlée par Remote Agent, un exploit qui n’avait jusqu’alors été vu que dans la science-fiction. Cette intelligence artificielle a dépassé toutes les attentes. Il pourrait détecter, diagnostiquer et résoudre les problèmes rencontrés au cours de la mission. Cela a prouvé que le logiciel pouvait prendre des décisions pour assurer le bon déroulement de la mission.

Observation de la Terre-1

Earth Observing-1 (EO-1) est une mission d’imagerie par satellite développée par la NASA et l’US Geological Survey (USGS). Lancé en novembre 2000, EO-1 a été conçu pour faire la démonstration de nouvelles technologies d’observation de la Terre et fournir une capacité avancée de surveillance de la dynamique de la surface terrestre.

La mission a utilisé une conception de vaisseau spatial innovante intégrée à trois capteurs haute résolution pour créer de nouvelles opportunités d’observation de l’environnement terrestre. Les données collectées à partir de ces capteurs sont utilisées pour étudier divers sujets, notamment les processus écologiques, les risques naturels, le changement d’affectation des sols, l’urbanisme et le changement climatique mondial.

EO-1 était équipé d’un logiciel révolutionnaire appelé Autonomous Science Agent. Il a permis à EO-1 de détecter et de répondre de manière autonome aux événements se produisant sur la planète. Ce package se compose de systèmes d’analyse de données scientifiques, de planification délibérative et d’exécution robuste à l’exécution.

Cadeau

Voici où en est aujourd’hui l’IA dans l’exploration spatiale :

Le télescope spatial James Webb et Morpheus

Le télescope spatial James Webb (JWST ou Webb) est un télescope spatial qui a été lancé en 2021. Il est beaucoup plus grand que son prédécesseur (le télescope spatial Hubble) et possède un miroir primaire de 21 pieds (6,5 mètres), ce qui en fait le plus grand extérieur télescope spatial jamais construit.

Les scientifiques de la NASA s’appuient sur l’IA pour analyser la grande quantité de données générées par Webb avec l’aide de Morpheus, un modèle d’apprentissage automatique. Morpheus détectera et classifiera les galaxies dans l’espace lointain, aidant à cartographier les premières structures de l’univers. L’IA a été formée sur les GPU Nvidia et précédemment utilisée pour aider à organiser les images du télescope spatial Hubble.

Compagnon mobile interactif de l’équipage (CIMON et CIMON-2)

Crew Interactive Mobile Companion (CIMON) est un assistant robotique basé sur l’IA créé par Airbus, IBM et l’agence spatiale allemande (DLR) pour une utilisation dans la Station spatiale internationale. CIMON est un dispositif sphérique flottant de la taille d’une balle médicinale qui contient des capacités de reconnaissance vocale, de reconnaissance faciale, de reconnaissance d’objets et de traitement du langage naturel. Il peut aider les astronautes dans des tâches telles que l’assemblage d’équipements ou la fourniture d’instructions.

Rover « Pragyan » propulsé par l’IA pour la deuxième mission lunaire de l’Inde – Chandrayaan-2

Pragyan est un rover alimenté par l’IA qui fait partie de Chandrayaan-2, la deuxième mission lunaire de l’Inde. Il explorera la surface lunaire et cherchera de l’eau, des minéraux et d’autres ressources.

Le rover a été conçu pour traverser la surface lunaire et effectuer diverses expériences scientifiques. Un système d’IA lui permet de naviguer de manière autonome et d’identifier, d’analyser et de réagir à son environnement en temps réel, un peu comme le système plus ancien de 19 ans testé dans la mission Earth Observing-1.

Données Kepler

Kepler était un télescope spatial conçu pour rechercher des planètes de la taille de la Terre dans la zone habitable de leurs étoiles hôtes. Au cours de neuf années de collecte de données, Kepler a fait plus de 2 600 découvertes, dont la première planète validée de la taille de la Terre dans la zone habitable en dehors de notre système solaire.

Les données recueillies par Kepler continueront d’être analysées par l’équipe de chercheurs pour découvrir davantage de planètes et orienter davantage la science de l’astrobiologie. Et à mesure que les techniques d’apprentissage automatique deviennent plus puissantes, nous nous attendons à ce que les scientifiques découvrent encore plus d’exoplanètes dans un avenir proche, toutes basées sur des données existantes.

Avenir

L’intelligence artificielle ouvre de nouvelles possibilités et va bientôt révolutionner notre façon de penser l’expiration de l’espace. La mission Parker Solar Probe de la NASA devrait arriver dans l’atmosphère extérieure du Soleil en décembre 2024.

La sonde sera à moins de 4 millions de miles de la surface du Soleil et peut tolérer des températures aussi élevées que 2500℉ (ou 1370℃). Il est équipé d’un magnétomètre et d’un spectromètre imageur qui nous aideront à comprendre comment le Soleil interagit avec les autres planètes de notre système solaire, nous permettant ainsi de comprendre les tempêtes solaires, qui interfèrent souvent avec les technologies de communication sur terre.

L’IA devrait améliorer notre capacité à surveiller les satellites d’observation et les engins spatiaux en orbite terrestre lors de voyages longue distance. En combinant l’IA avec la robotique, nous pourrions voir des robots astro capables d’explorer par eux-mêmes des planètes et des lunes lointaines.

FAQ sur l’IA dans l’exploration spatiale

Nous répondons à vos questions les plus fréquemment posées :