ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В КОСМИЧЕСКИХ МНОГОСПУТНИКОВЫХ СИСТЕМАХ НА БАЗЕ МАЛЫХ КОСМИЧЕСКИХ АППАРАТОВ: ТЕХНОЛОГИИ И ОСНОВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ

© А.Н.Балухто
© Государственный музей истории космонавтики им. К.Э. Циолковского, г. Калуга
Симпозиум
2018 г.

Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) в космической технике сегодня является одним из важнейших направлений ее развития, поскольку их практическое использование в этой области потенциально позволяет создавать космические системы и комплексы с качественно новыми функциональными возможностями.

Проникновение ИИ в космическую технику находится пока на своей начальной стадии, однако активность этого проникновения с каждым годом возрастает.

В настоящее время существует множество различных методов и технологий, развиваемых в рамках искусственного интеллекта, в частности:

– методы и технологии нейросетевой обработки информации;

– методы нечеткой логики;

– методы и алгоритмы эволюционных вычислений (в том числе генетические алгоритмы);

– методы и технологии работы с онтологиями и базами знаний;

– методы и технологии извлечения новых знаний из больших баз данных и другие когнитивные технологии.

Весьма активно развиваются методы и технологии нейросетевой обработки информации, которые потенциально обеспечивают высокопроизводительную (с применением соответствующих нейровычислителей) и с высоким уровнем качества обработку информации при решении самых различных задач [1-2].

Особенно интенсивное развитие нейросетевые технологии получили после появления впечатляющих результатов их применения в области обработки изображений с применением так называемых технологий глубокого обучения нейронных сетей [3-4].

Все указанные выше технологии ИИ могут в той или иной степени использоваться в космической технике. При этом они могут использоваться практически на всех этапах жизненного цикла космических систем, комплексов и их элементов.

В последние годы устойчивым мировым трендом является развитие технологий, позволяющих создавать экономически эффективные низкоорбитальные многоспутниковые группировки малых КА (МКА) различного целевого назначения. Одним из наиболее эффективных решений в этой области может стать создание многоспутниковой многофункциональной космической системы, реализованной в виде самоорганизующейся интеллектуальной сети малых КА, в качестве узловых элементов которой выступают:

– малые космические аппараты, размещаемые на низких орбитах и оснащаемые различной целевой аппаратурой;

– объекты наземного и другого базирования, выступающие в роли потребителей информационных услуг, предоставляемых системой.

Многоспутниковость является одним из важнейших современных принципов построения низкоорбитальных космических информационных систем, поскольку потенциально обеспечивает высокий уровень периодичности наблюдения (радиотехнического, радиолокационного, оптико-электронного) объектов наземного и воздушно-космического базирования и соответственно оперативности решения целевых задач.

Очевидно, что для низкоорбитальных космических систем максимально возможная периодичность наблюдения может быть реализована исключительно многоспутниковыми орбитальными группировками в составе от нескольких десятков до нескольких сотен МКА (в зависимости от высоты орбиты и параметров целевой аппаратуры).

При этом максимально возможная оперативность предоставления космической системой рассматриваемого класса своих информационных услуг соответствующим потребителям может быть обеспечена в случае, если все ее орбитальные и наземные компоненты объединены в единую сеть связи и передачи данных, в том числе с использованием межспутниковых каналов связи. Только в этих условиях появляется реальная возможность предоставления космической системой своих информационных услуг соответствующим потребителям в реальном масштабе времени, вне зависимости от их (потребителей) пространственного расположения.

В настоящее время наиболее перспективным направлением реализации спутниковых сетей является использование технологий построения самоорганизующихся сетей с «умным» децентрализованным управлением реализуемыми в них процессами, включая децентрализованное управление маршрутизацией данных. Такого типа сети (mesh-сети) позволяют обеспечить высокий уровень надежности их функционирования, поскольку выход из строя любого узлового элемента сети не приводит к полной потере ее работоспособности.

Одной из важных проблем, связанных с практической реализацией многоспутниковых космических систем, является обеспечение эффективного управления целевым применением орбитальной группировки, включающей в себя от нескольких десятков до нескольких сотен КА.

Эффективная реализация традиционного подхода к управлению КА в таких условиях с использованием наземных комплексов управления является весьма проблематичной. Сложность этой задачи еще более возрастает в случае, если космическая система предназначена для решения различных целевых задач, т.е. является многофункциональной.

В этой связи необходимо отметить, что в последние годы активно исследуются и разрабатываются новые технологии и подходы к управлению многоспутниковыми системами, основанные на принципе ее самоорганизации. Это обусловлено тем, что практическая реализация этого принципа позволяет в максимально возможной степени снизить роль наземных средств управления и значительно повысить уровень надежности системы в целом.

В настоящее время магистральным направлением развития такого рода технологий является реализация функционирования многоспутниковой космической системы как интеллектуальной мультиагентной системы – совокупности взаимодействующих между собой интеллектуальных агентов, в роли которых выступают орбитальные и другие узловые элементы многоспутниковой космической системы как сетевого образования [5].

В процессе взаимодействия указанных выше интеллектуальных агентов должны реализовываться следующие основные управленческие процессы:

– автономное управление выполнением оперативных задач наблюдения с учетом текущего состояния ОГ и сети в целом на базе специального бортового программного обеспечения и специальных протоколов информационного взаимодействия узловых элементов сети;

– автономное поддержание баллистической конфигурации орбитальной группировки (в том числе с использованием обучающихся бортовых систем навигации).

Роль каждого узлового элемента сети в указанных выше управленческих процессах может динамически меняться во времени, в зависимости от текущего состояния орбитальной группировки, содержания обрабатываемого запроса (оперативной задачи) и степени его выполнения. Более того, один узел может одновременно исполнять несколько ролей.

Другой важной проблемой, которая должна быть решена при создании многоспутниковой сетевой системы наблюдения, является обеспечение максимально возможной глубины обработки целевой информации на борту МКА. В рассматриваемом случае актуальность этой проблемы обусловлена следующими основными факторами:

– реализация больших суммарных потоков целевой информации, передаваемых по сетевым каналам системы (в том числе межспутниковым), обусловленных большим количеством узловых элементов сети (как орбитальных, так и не орбитальных);

– реализация больших потоков служебной информации, обусловленных децентрализованным характером управления сетью (в режиме самоорганизации).

В этих условиях обеспечение глубокой степени обработки целевой информации на борту КА является важнейшим способом снижения суммарных потоков реального времени, передаваемых по сетевым каналам космической системы.

Литература

1. Балухто А.Н. Нейросетевые системы обработки информации и их применение в космической технике. – М.: СИП РИА, 2000. – 152 с.

2. Нейрокомпьютеры в прикладных задачах обработки изображений / Под ред. А.Н. Балухто, А.И. Галушкина. – М.: Радиотехника, 2007.

3. Николенко С.И., Кадурин А.А., Архангельская Е.О. Глубокое обучение. – СПб: .

4. Hinton Geoffrey E., The Yee-Whye. A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets // Neural computation, V. 18, Issue 7, July 2006, p. 1527-1554.

5. А.В. Соллогуб, П.О. Скобелев, Е.В. Симонова и др. Интеллектуальная система распределенного управления групповыми операциями кластера малоразмерных космических аппаратов в задачах дистанционного зондирования Земли // Моделирование систем и процессов. 2013, №1, с. 16-26.