ما الذي يميز الذكاء الاصطناعي على متن القمر الصناعي؟
تبدأ معالجة الذكاء الاصطناعي على الأرض عادة بعد إرسال القياسات إلى مركز بيانات. أما الذكاء الاصطناعي على متن المركبة الفضائية فينفذ جزءًا من هذا التفسير داخلها. يفيد ذلك عندما تنتج الحمولة بيانات أكثر مما تستوعبه وصلة الإرسال إلى الأرض، أو عندما يلزم تحديد أولوية رصد معين قبل الاتصال الأرضي التالي.
لا يلغي ذلك الحاجة إلى المعالجة الأرضية. فعادة ما يبقى التدريب والتقييم المستقل وتخطيط المهمة والتحليل المتعمق على الأرض. ويشكل النموذج الموجود على متن القمر جزءًا من سلسلة أوسع للقياس واتخاذ القرار.
سلسلة عملية للمعالجة على متن القمر الصناعي
- اجمع البيانات وأرفق توقيتها. التقط الصور أو القياسات مع الطوابع الزمنية وإعدادات الأجهزة وبيانات حالة المركبة الفضائية.
- طبّق معالجة مسبقة متسقة. طبّق المعايرة أو تغيير الحجم أو التطبيع أو تقسيم الصورة إلى أجزاء وفق ما يتوقعه النموذج. قد تؤدي الاختلافات عن سلسلة معالجة بيانات التدريب إلى تغيير النتيجة.
- شغّل الاستدلال. شغّل النموذج المنشور على وحدة معالجة مركزية CPU أو FPGA أو مسرّع مناسب. قِس سلسلة المعالجة كاملة، وليس الجزء الحسابي للشبكة العصبية وحده.
- طبّق سياسة لاتخاذ القرار. حوّل درجات النموذج إلى أولوية في قائمة الانتظار، أو سجل حدث، أو منطقة اهتمام في الصورة. حدد حدود الثقة وإجراءً بديلًا واضحًا.
- خزّن البيانات وأرسلها. احتفظ بالبيانات المختارة مع بياناتها الوصفية وأرسلها خلال نافذة الاتصال المقررة. أبقِ قدرًا كافيًا من بيانات المراجعة لتقييم القرارات على الأرض.
مثال: فرز الصور حسب الغطاء السحابي قبل إرسالها إلى الأرض
يمكن لنموذج كشف السحب تقييم أجزاء الصور بحيث تحصل المشاهد الواضحة على أولوية أعلى للإرسال إلى الأرض. لا يقتصر القرار الهندسي على وجود سحابة في جزء الصورة؛ فالسحب الرقيقة والثلوج والأسطح الساطعة والإضاءة غير المعتادة قد تنتج حالات ملتبسة. يجب أن تحدد المهمة طريقة التعامل مع عدم اليقين وحجم البيانات غير المرشحة التي ستُحفظ للتقييم.
يقدم القمر المكعب Φsat-2 التابع لوكالة الفضاء الأوروبية ESA مثالًا فعليًا للذكاء الاصطناعي على متن الأقمار المخصصة لرصد الأرض. تشمل تطبيقاته المعلنة كشف السحب وضغط الصور وتحويلها إلى خرائط. هذا مثال لمهمة خارجية، وليس مرجعًا لمهمة فضائية نفذتها Alvexis.
المصدر: وكالة الفضاء الأوروبية — التعريف بالقمر Φsat-2
تطبيقات أخرى مفيدة
- امنح الصور التي تتضمن حدثًا بيئيًا محددًا ضمن المهمة أولوية للمراجعة على الأرض.
- حدد التغيرات بين عمليات الرصد وأرفق بيانات وصفية موجزة بالمشاهد ذات الصلة.
- راقب بيانات القياس عن بُعد للأجهزة للكشف عن السلوك غير المعتاد وطلب بيانات تشخيصية إضافية.
- اضغط البيانات أو اختر جزءًا منها مع قياس أثر ذلك في المهمة العلمية أو التشغيلية اللاحقة.
ابدأ بحدود الطاقة والذاكرة والاتصال
اختر نموذجًا يلائم المهمة بدلًا من البدء بأكبر نموذج متاح. قيّم سرعة المعالجة مع نقل البيانات في الذاكرة، ومخازن الصور المؤقتة، وعمليات الكتابة إلى التخزين، والطاقة المستهلكة لكل عملية رصد. قد تكون جدولة الاستدلال خلال فترات التشغيل المناسبة أهم من أقصى معدل للمعالجة.
لتقدير زمن الإرسال إلى الأرض، اقسم حجم البيانات المحتفظ بها على معدل الاتصال الفعلي، ثم أضف أعباء البروتوكول والجدولة. ولتقدير احتياجات الحوسبة، قِس الطاقة وزمن الاستجابة لسلسلة المعالجة كاملة باستخدام بيانات ممثلة. لا يمكن استبدال أي من هذين التقديرين بالحد الأقصى المعلن لعدد عمليات المسرّع في الثانية.
كيف ينبغي التحقق من النموذج؟
استخدم مجموعات بيانات منفصلة للتدريب والتقييم، تشمل الفصول الصعبة وظروف الإضاءة والآثار غير المرغوبة الناتجة عن المستشعر. اختبر صيغة النموذج المنشور ودقته العددية على المعالج المستهدف. قِس الإنذارات الكاذبة والأحداث الفائتة وجودة البيانات المحتفظ بها وزمن الاستجابة والطاقة ضمن أنماط التشغيل المقترحة.
ينبغي أن تمر مخرجات الذكاء الاصطناعي عبر منطق تطبيق ذي حدود محددة. في الوظائف الحساسة للمركبة الفضائية، يجب ألا تتجاوز درجة النموذج بنية التحقق من الأوامر والحماية من الأعطال المصممة بصورة مستقلة. احتفظ بحزم نماذج خاضعة لإدارة الإصدارات، ونسخ استعادة موثوقة، وعملية تحديث مضبوطة.
كيف يمكن أن تساهم Alvexis؟
تستطيع Alvexis تحديد نطاق إلكترونيات مخصصة لمعالجة بيانات الحمولة، وواجهات المستشعرات، والبرمجيات المدمجة، وتكامل النموذج الأولي وفق مسار بيانات المهمة. ينبغي أن يكون أول مخرج بنية متفقًا عليها وخطة نموذج أولي قابلة للقياس. ويظل التأهيل للطيران الفضائي مرتبطًا بالعتاد والمدار والمهمة المحددة.
الاتصالات الفضائية وتقليل البيانات على متن القمر الصناعي
تؤثر سعة الاتصالات الفضائية وفترات إتاحة الاتصال والتخزين على متن القمر الصناعي في تحديد القياسات التي ينبغي إرسالها أولًا. لذلك تحتاج الاتصالات الفضائية والذكاء الاصطناعي الطرفي على متن القمر إلى سياسة بيانات مشتركة: الاحتفاظ بقدر كافٍ من البيانات الخام لتقييم قرارات المعالجة، وتحديد إصدار النموذج، وتعريف ما يحدث عند عدم اليقين في النتيجة.
يمكن للمعالجة المحلية تقليل حجم البيانات المختارة للإرسال إلى الأرض، لكن يجب موازنة هذه الفائدة مع قيود الطاقة والذاكرة والحرارة. وتضيف الاتصالات بين الأقمار الصناعية واجهة أخرى وتحديًا في الجدولة. يظل التحقق الخاص بالمهمة مطلوبًا؛ فالنموذج الهندسي الأولي لا يُعد دليلًا على التأهيل للطيران الفضائي.