Vào năm 2017, các nhà khoa học đã phát hiện ra vị khách liên sao đầu tiên được xác nhận của hệ mặt trời của chúng ta: 'Oumuamua. Mặc dù không phải là tàu vũ trụ của người ngoài hành tinh, 'Oumuamua là một vật thể liên sao (ISO), đến từ một hệ hành tinh khác ở rất, rất xa — và di chuyển với tốc độ cực nhanh là 196.000 dặm một giờ (315.431 km một giờ).
Để chuẩn bị cho những du khách trong tương lai, Hiroyasu Tsukamota, một giáo sư tại Đại học Illinois Urbana-Champaign, đã phát triển một khuôn khổ hướng dẫn và kiểm soát dựa trên học sâu có tên là Neural-Rendezvous có thể cho phép tàu vũ trụ tiếp cận ISO một cách an toàn.
Dự án, hợp tác với Phòng thí nghiệm Động cơ Phản lực của NASA, giải quyết hai thách thức chính khi tiếp cận ISO: tốc độ phi thường của các vật thể này và quỹ đạo bị hạn chế kém của chúng.
"Chúng tôi đang cố gắng bắt gặp một vật thể thiên văn lướt qua hệ mặt trời của chúng ta chỉ một lần và chúng tôi không muốn bỏ lỡ cơ hội này", Tsukamoto cho biết trong tuyên bố. "Mặc dù chúng ta có thể ước tính trước động lực của ISO, chúng vẫn đi kèm với sự không chắc chắn lớn về trạng thái vì chúng ta không thể dự đoán thời điểm chúng ghé thăm. Đó là một thách thức."
Neural-Rendezvous sẽ cho phép tàu vũ trụ "suy nghĩ" khi di chuyển khi nó tiếp cận ISO, giống như cách não người hoạt động khi lái xe.
"Đóng góp chính của chúng tôi không chỉ là thiết kế bộ não chuyên biệt, mà còn chứng minh bằng toán học rằng nó hoạt động", Tsukamota cho biết. "Ví dụ, với bộ não con người, chúng ta học được từ kinh nghiệm cách điều hướng an toàn khi lái xe. Nhưng toán học đằng sau nó là gì? Làm sao chúng ta biết và làm sao chúng ta có thể đảm bảo rằng chúng ta sẽ không đâm vào bất kỳ ai?"
Bị hấp dẫn bởi tiềm năng của Neural-Rendezvous, hai sinh viên đại học Illinois, Arna Bhardwaj và Shishir Bhatta, đã phát triển một ý tưởng để triển khai khuôn khổ này không chỉ vào một tàu vũ trụ duy nhất mà là một đàn tàu vũ trụ.
“Làm thế nào để định vị tối ưu nhiều tàu vũ trụ để tối đa hóa thông tin mà bạn có thể lấy được từ chúng?" Tsukamoto cho biết. "Giải pháp của họ là phân phối tàu vũ trụ để bao phủ trực quan vùng có khả năng cao về vị trí của ISO, được điều khiển bởi Neural-Rendezvous."
Câu chuyện liên quan:
— Tàu vũ trụ giữa các vì sao đã ở đâu vật thể 'Oumuamua đến từ đâu?
— Hệ mặt trời có thể chứa đầy các vật thể giữa các vì sao không? Chúng ta sẽ sớm tìm ra (bài xã luận)
— Tàu vũ trụ tự cập bến có thể được chế tạo bằng hệ thống AI tương tự như ChatGPT
Sử dụng các mô phỏng tàu vũ trụ đa năng M-STAR và máy bay không người lái nhỏ có tên Crazyflies, Bhardwaj và Bhatta đã thử nghiệm khái niệm này, chứng minh tiềm năng của một đàn được dẫn đường bằng Neural-Rendezvous.
"[M]hile Neural-Rendezvous là một khái niệm lý thuyết, công trình của họ là nỗ lực đầu tiên của chúng tôi để làm cho nó hữu ích hơn nhiều, thiết thực hơn", Tsukamoto cho biết.
Cặp đôi này đã trình bày bài báo của họ tại Hội nghị hàng không vũ trụ của Viện Kỹ sư Điện và Điện tử tháng này.
Để chuẩn bị cho những du khách trong tương lai, Hiroyasu Tsukamota, một giáo sư tại Đại học Illinois Urbana-Champaign, đã phát triển một khuôn khổ hướng dẫn và kiểm soát dựa trên học sâu có tên là Neural-Rendezvous có thể cho phép tàu vũ trụ tiếp cận ISO một cách an toàn.
Dự án, hợp tác với Phòng thí nghiệm Động cơ Phản lực của NASA, giải quyết hai thách thức chính khi tiếp cận ISO: tốc độ phi thường của các vật thể này và quỹ đạo bị hạn chế kém của chúng.
"Chúng tôi đang cố gắng bắt gặp một vật thể thiên văn lướt qua hệ mặt trời của chúng ta chỉ một lần và chúng tôi không muốn bỏ lỡ cơ hội này", Tsukamoto cho biết trong tuyên bố. "Mặc dù chúng ta có thể ước tính trước động lực của ISO, chúng vẫn đi kèm với sự không chắc chắn lớn về trạng thái vì chúng ta không thể dự đoán thời điểm chúng ghé thăm. Đó là một thách thức."
Neural-Rendezvous sẽ cho phép tàu vũ trụ "suy nghĩ" khi di chuyển khi nó tiếp cận ISO, giống như cách não người hoạt động khi lái xe.
"Đóng góp chính của chúng tôi không chỉ là thiết kế bộ não chuyên biệt, mà còn chứng minh bằng toán học rằng nó hoạt động", Tsukamota cho biết. "Ví dụ, với bộ não con người, chúng ta học được từ kinh nghiệm cách điều hướng an toàn khi lái xe. Nhưng toán học đằng sau nó là gì? Làm sao chúng ta biết và làm sao chúng ta có thể đảm bảo rằng chúng ta sẽ không đâm vào bất kỳ ai?"
Bị hấp dẫn bởi tiềm năng của Neural-Rendezvous, hai sinh viên đại học Illinois, Arna Bhardwaj và Shishir Bhatta, đã phát triển một ý tưởng để triển khai khuôn khổ này không chỉ vào một tàu vũ trụ duy nhất mà là một đàn tàu vũ trụ.
“Làm thế nào để định vị tối ưu nhiều tàu vũ trụ để tối đa hóa thông tin mà bạn có thể lấy được từ chúng?" Tsukamoto cho biết. "Giải pháp của họ là phân phối tàu vũ trụ để bao phủ trực quan vùng có khả năng cao về vị trí của ISO, được điều khiển bởi Neural-Rendezvous."
Câu chuyện liên quan:
— Tàu vũ trụ giữa các vì sao đã ở đâu vật thể 'Oumuamua đến từ đâu?
— Hệ mặt trời có thể chứa đầy các vật thể giữa các vì sao không? Chúng ta sẽ sớm tìm ra (bài xã luận)
— Tàu vũ trụ tự cập bến có thể được chế tạo bằng hệ thống AI tương tự như ChatGPT
Sử dụng các mô phỏng tàu vũ trụ đa năng M-STAR và máy bay không người lái nhỏ có tên Crazyflies, Bhardwaj và Bhatta đã thử nghiệm khái niệm này, chứng minh tiềm năng của một đàn được dẫn đường bằng Neural-Rendezvous.
"[M]hile Neural-Rendezvous là một khái niệm lý thuyết, công trình của họ là nỗ lực đầu tiên của chúng tôi để làm cho nó hữu ích hơn nhiều, thiết thực hơn", Tsukamoto cho biết.
Cặp đôi này đã trình bày bài báo của họ tại Hội nghị hàng không vũ trụ của Viện Kỹ sư Điện và Điện tử tháng này.