IBM déchaîne l’IA sur deux problèmes spatiaux: comment cartographier tous les déchets sur l’orbite terrestre et comment en mettre plus là-haut

IBM a publié deux projets d’intelligence artificielle open source qui, espère-t-il, aideront les astronomes à mieux gérer les déchets spatiaux – et encourageront les startups à faire le tour de la Terre avec des essaims de CubeSats.

Le projet Space Situationational Awareness (SSA) s’intéresse aux objets spatiaux anthropiques (ASO), le terme sophistiqué désignant les objets que les humains ont mis en orbite. IBM s’est associé à Moriba Jah, professeur agrégé d’ingénierie aérospatiale à l’Université du Texas, pour développer deux modèles de prédiction des orbites des ASO.

Le premier, décrit comme un système basé sur la physique, modélise comment les orbites de ces objets sont affectées par la Terre au fil du temps. Jah a déclaré que les ASO se déplaçaient dans l’espace comme des navires dans la mer, bien que plutôt que les courants océaniques, ce soient les effets de la gravité qui guident les objets, a-t-il déclaré. Le registre. Le deuxième modèle utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour prédire les erreurs dans les calculs orbitaux produits par le système basé sur la physique, qui sont réinjectés pour affiner ce dernier modèle.

L’objectif général est de prévoir les orbites des ASO et de déterminer si deux débris risquent de se heurter.

Jah nous a dit que les modèles du projet SSA ne sont pas encore prêts à être mis en production, bien qu’ils servent de démonstration de ce qui pourrait être possible à l’avenir. Il souhaite finalement créer un outil de prévision ASO qui fonctionne comme un portail Web. “Les astronomes peuvent rechercher des objets spécifiques et télécharger les données longitudinales et latitudinales pour ce qui les intéresse”, a-t-il déclaré. “Cela est ensuite utilisé pour interroger un graphique de connaissances, et renvoie un film ou une visualisation d’une sorte qui montre comment cela l’objet devrait se déplacer dans le futur. »

Pour construire cela, cependant, il doit simuler tous les ASO dans un seul modèle qu’il appelle le Space Domain Digital Twin. Jah espère que le projet SSA open source d’IBM encouragera les astronomes à s’impliquer et à partager toutes les données décrivant ces objets plus en détail afin qu’ils puissent être mieux modélisés. «Il n’y a pas de taxonomie sur les ASO», dit-il. «Il y a toutes sortes de choses là-haut, comme des gants d’astronautes ou des boulons de satellites. Mais nous n’avons pas de modèles représentatifs qui prennent en compte leurs diverses propriétés comme la forme ou le matériau. »

Le logiciel est assez gourmand en calculs. Les ingénieurs du Space Tech Hub d’IBM ont utilisé l’un des serveurs cloud bare-metal de Big Blue, contenant 16 cœurs de processeur Intel Xeon, 120 Go de RAM et deux GPU Nvidia Tesla V100, chacun avec 16 Go de RAM, pour entraîner et exécuter leurs modèles.

Maintenant, mettons plus là-haut!

Enfin, le projet KubeSat est un ensemble d’outils permettant de simuler le comportement d’essaims de minuscules CubeSats et la façon dont les satellites d’une constellation peuvent communiquer entre eux.

En cartographiant leurs orbites, le logiciel peut automatiquement restreindre la manière dont les satellites miniatures envoient des données entre eux et au contrôle au sol. Le framework KubeSat contient également du code pour créer un service de messagerie comme une forme de communication entre les satellites qui peut être optimisée avec des algorithmes d’apprentissage par renforcement.

«L’innovation dans l’industrie spatiale peut bénéficier de ce cadre», a déclaré IBM dans un communiqué.

«Des modèles d’apprentissage par renforcement pour des cas d’utilisation spécifiques peuvent être construits avec ce cadre comme logiciel sous-jacent pour de nombreux groupes de satellites. La collaboration et les communications entre ces essaims de satellites peuvent être autonomes, ce qui permet aux essaims de s’intégrer ou de se séparer selon les besoins. Cette création modulaire d’essaim est un élément clé de notre logiciel, permettant aux satellites utilisant notre logiciel d’avoir un impact maximal. »

Le framework KubeSat a été développé par des ingénieurs de Big Blue avec des étudiants de l’université de Stanford. IBM n’avait plus rien à ajouter lorsque nous l’avons contacté. ®