50 лет спустя ступления человека на Луну: как данные и искусственный интеллект помогают суперкомпьютерам изучать космос

«Это маленький шаг для человека и гигантский скачок для человечества», — спустя 50 лет эти знаменитые слова, произнесенные Нилом Армстронгом, продолжают оставаться знаковыми. С 1969 года в космических полетах произошел значительный прогресс.

1990 год — отправка автоматической обсерватории «Хаббл» от НАСА на орбиту Земли для сбора данных о космосе, которые расширили наше представление о Вселенной больше, чем что-либо до нее. Телескоп регистрирует электромагнитное излучение, в том числе инфракрасное. Благодаря отсутствию влияния атмосферы разрешающая способность телескопа в семь-десять раз больше, чем у аналогичного телескопа, расположенного на Земле.

2018 год — обнаружение воды на Марсе. Автоматическая межпланетная станция «Маринер-9» в 1971 году сделала 7 329 снимков, на которых видны русла высохших рек, каньоны, признаки ветровой и водной эрозии, погодные фронты и даже туман. Затем орбитальные станции «Викинг» обнаружили огромные речные долины и получили свидетельства о том, что ранее на Марсе были дожди, а также показали, что на Красной планете существуют до сих пор заморозки и оледенения. Затем остальные миссии и исследования лишь доказывали существование воды и давали дополнительные данные о том, что происходит на нашем «соседе». Так, радиолокатор SHARAD на аппарате Mars Reconnaissance Orbiter подтвердил, что под тонким слоем пыли и грязи в определенных образованиях (в том числе в средних широтах) действительно находится лед. Ученые обнаружили возможный кислород в пересоленных ручьях, затем — подземные ледники, которые смогут образовать глобальный океан на планете. И даже древнюю систему подземных озер на Марсе.

2017–2020 годы — Solar Orbiter, запуск спутника от ЕКА для исследования Солнца. Сейчас звезду изучает Parker Solar Probe от НАСА. Русская миссия «Интергелиозонд» была в итоге заморожена.

Сейчас космическая индустрия активно развивается и не показывает никаких признаков замедления. Благодаря огромному прорыву в технологиях мы можем более глубоко исследовать неизведанные территории нашей Галактики и даже надеяться на новые открытия. С возобновлением масштабных инвестиций в государственные космические программы и расширением частных космических путешествий наши устремления и достижения даже начинают превосходить то, что мы когда-то видели в фильмах.

Компьютер как препятствие и средство достижения

В основе космических путешествий лежат данные, используемые для всего: от поддержки научно-исследовательских проектов до предсказания возвращения корабля на орбиту. Огромные объемы информации имеют решающее значение для критически важной работы в области управления полетами, поэтому вспомогательные системы, которые следят за этой информацией и обрабатывают ее, должны все время быть включены.

IBM 7090 — транзисторный компьютер второго поколения. Третий компьютер серии научных компьютеров IBM 700/7000. Впервые установлен в ноябре 1959 году. Типичная цена в 1960 году была $2 млн.

В 1961 году Майкл Минович использовал 7090, установленный в Калтехе, для решения задачи трех тел. Расчеты Миновича легли в основу программы запуска автоматических станций НАСА.

Центральный компьютер IBM 7090, возможно, и был впечатляющим технологическим прорывом, который десятилетия назад помог США отправить первого американца в космос, но современные суперкомпьютеры еще более важны для обработки информации и дальнейшего освоения космоса. Для всех, от НАСА до ЕКА (и всех частных предприятий, работающих на них), суперкомпьютеры являются ключевой частью ИТ-систем, которые позволяют современным космическим предприятиям делать все возможное и невозможное.

Columbia — суперкомпьютер, созданный компанией Silicon Graphics для НАСА. В 2004 году был установлен в Исследовательском центре Эймса (миссии Кеплера, LCROSS, SOFIA, LADEE).

Pleiades — петафлопсный суперкомпьютер, созданный для НАСА с поддержкой Intel и SGI. По состоянию на ноябрь 2016 года Pleiades был 13-м в списке самых производительных суперкомпьютеров мира Top500.

2011 год — официально введен в эксплуатацию суперкомпьютер, построенный в РФЯЦ-ВНИИЭФ — самый мощный, на сегодняшний день, суперкомпьютер в России.

Занимая километры физического пространства, системы суперкомпьютеров способны обрабатывать огромные объемы данных в наносекунду, обеспечивая ученых необходимой информацией в нужный момент. Часто эта информация нужна срочно и должна передаваться в режиме реального времени с ракет и космических станций за тысячи километров от инженеров и наоборот. В итоге безопасность и защита космических кораблей и их пассажиров обеспечивается благодаря этим мощным машинам, которые оснащены новейшими технологиями хранения. По мере того, как повышается спрос на технологии, которые способствуют освоению космоса, данным необходимо уделять приоритетное внимание и делать их основой проектирования и разработки, в том числе квантовых компьютеров.

Скорее всего, рано или поздно все придут к чему-то одному. Почему? Вот, например, классические процессоры — все построены на одной технологии. Хотя теоретически можно было сделать разные. И причин тому несколько — инвестиции, эффективность и так далее. Просто сейчас непонятно, какая технология победит. Существуют технологические проблемы со сверхпроводящими кубитами, например, время жизни, но и это не единственный вопрос. Точность записи и считывания тоже очень важна. А дальше — как построить достаточно большую масштабируемую систему. Это основной вопрос. Там много параметров, которые надо решать. Представим, что вы построили хороший процессор. У вас компьютер не заработает на одном процессоре. Нужны еще и алгоритмы исправления ошибок, коды коррекции, нужны алгоритмы решения задач, сама операционная система, язык программирования, интерфейс для индустрии, чтобы можно было загрузить задачу и получить решение.

Руслан Юнусов, глава Российского квантового центра

ИИ в основе исследований

Искусственный интеллект широко используется в передовых научных сферах и технологиях во многих космических организациях. Недавно НАСА с помощью ИИ обнаружила новую планету в 2 545 световых годах от Земли, просто используя существующие данные, собранные космическим телескопом Кеплера.

Эта горячая скалистая планета была названа Kepler-90. Ее обнаружили с помощью инструментов машинного обучения, которые научились идентифицировать планеты, изучая зарегистрированные сигналы от экзопланет или планет за пределами Солнечной системы. Когда речь идет об освоении космоса, одним из главных преимуществ машинного обучения является то, что программам легче просматривать доступные данные, чем людям. Это увеличивает вероятность обнаружения планет посредством простого просмотра массива данных.

Считается, что ИИ может обнаружить даже внеземную жизнь. Марсоходы могут противостоять враждебным условиям Солнечной системы, используя ИИ, они способны исследовать ледяные реки и огненные пещеры, выдерживая условия, неблагоприятные для человека.

Миссия «Марс 2020» также будет управляться ИИ: марсоходы будут автономно исследовать планету и самостоятельно расставлять приоритеты в списке задач, чтобы обеспечить максимальную эффективность. Системы марсоходов также будут в полной мере использовать ИИ для проведения экспериментов, чтобы гарантировать, что никакая информация не будет пропущена при анализе и исследовании Красной планеты. Несмотря на то, что ученым необходимо контролировать марсоходы, ИИ позволяет машинам собирать и анализировать информацию самостоятельно, без особого участия человека.

Многое из того, что мы делаем в космосе, ощутимо движет экономику вперед. Например, спутниковые системы навигации. Все это очень важно. Но самое важное оправдание для траты денег на космос — он захватывает умы и воображение школьников. Некоторые из них хотят вырасти и стать учеными и инженерами. Всем нашим странам и экономикам в XXI веке нужны инженеры и ученые. Космос — это, простите за термин, крючок. Даже можно назвать его легким наркотиком, который приводит к более серьезным вещам — к техническим карьерам.

Алан Стерн, глава директората научных программ НАСА

По мере увеличения инвестиций в новые технологии и ИИ растут и возможности изучения Солнечной системы. Сам процесс внедрения технологий меняется скачкообразно. Например, такие ранее существовавшие термины, как «первопроходцы» и «отстающие», больше не актуальны. Внедрение технологий стало не только более быстрым, но и повсеместным. Только в прошлом году НАСА впервые отправило зонд за солнечную корону, а SpaceX выпустила коммерческий космический корабль The Crew Dragon, который успешно состыковался с Международной космической станцией. А уже в 2024 году произойдет приземление Артемиды — на южный полюс Луны высадятся мужчина и первая в истории женщина.

В результате время между такими значительными космическими вехами, как высадка на Луну, первая космическая станция или миссия «Вояджера» будет только сокращаться благодаря быстрому развитию и внедрению технологий. Если технологические инновации продолжат внедряться так же быстро, можно предположить, что скоро мы будем жить среди звезд, а не наблюдать за ними.

Данные как основа освоения космического пространства

Количество данных, собранных в ходе исследования космоса, можно назвать астрономическим. Кроме помощи в освоении космоса, они имеют и другое применение. Полученную информацию можно использовать для более точного прогнозирования погоды в режиме реального времени, понимания причин изменения климата и предотвращения стихийных бедствий — спасения жизней и минимизации экономического ущерба. Также с помощью данных можно поддерживать более масштабные ИИ-инициативы, например, коммуникации во время миссий.

Использование данных в том виде, как это делается сегодня, — всего лишь начало, малая часть того, что может быть достигнуто в будущем, а темпы развития будут во многом зависеть от возможностей обработки этих данных. В этом смысле очень важна датацентричная архитектура хранения. У нее есть пять основных характеристик:

• Быстро доставляет общие данные. Современная архитектура данных должна быть построена на флеш-памяти и проектироваться с первого дня, потому что завтрашние программы ожидают общие данные.
• Поддерживает требуемое потребление и автоматизированную доставку для ускорения инновационной деятельности и снижения затрат.
• Это исключительно надежный и безопасный способ защиты конфиденциальных данных.
• Поддерживает гибридное хранилище. Данные должны легко перемещаться в облачное хранилище и из него, облегчая применение и перенос данных и обеспечивая гибридные варианты использования для разработки, внедрения и защиты программ.
• Постоянно развивается и совершенствуется. Пользователи ожидают, что облачное хранилище будет доставлять больше пользы за ту же или меньшую цену без простоя. Архитектура хранения данных должна быть спроектирована для постоянного улучшения.

Проблема с большими данными, суперкомпьютерами и ИИ — одна из основополагающих сейчас в освоении космического пространства. Мы просто не успеваем понимать все те данные, которые приходят с помощью аппаратуры к нам на Землю из космоса с помощью зондов, телескопов и космических миссий. ИИ несовершенен, как и человек, и ему еще многое следует узнать, а суперкомпьютеры, хоть и стали в разы «умнее» своих предшественников, все равно еще не столь сильны, чтобы дать нам знать о чем-то, чего мы не знали до сих пор.