NASA sẽ khởi động nhiệm vụ lên sao Hỏa lần tiếp theo vào năm 2020. Cho đến nay, nó đã hạ cánh bốn tàu thám hiểm sao Hỏa trên bề mặt hành tinh đỏ này, bắt đầu với cuộc đổ bộ thành công đầu tiên của tàu Sojourner vào năm 1997. Lần hạ cánh gần đây nhất là của tàu thám hiểm Curiosity vào năm 2011. Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến hơn nhiều so với thời điểm tàu thám hiểm cuối cùng được phóng đi, tàu thám hiểm sao Hỏa 2020 chưa được đặt tên sẽ là con tàu tự động và thông minh nhất. Mục tiêu chính của nó sẽ là tìm kiếm những dấu hiệu cho thấy hành tinh đỏ có thể đã từng là ngôi nhà của sự sống.
Ngoài ra, các tàu thăm dò không gian sâu của NASA – chẳng hạn như tàu New Horizons đến sao Diêm Vương và các tàu Voyager thăm dò bên ngoài hệ mặt trời – đã đi xa hơn bất kỳ vật thể nhân tạo nào khác từ Trái đất, và nó tiếp tục gửi lại dữ liệu để thêm vào sự hiểu biết của chúng ta về vũ trụ mình đang sống.
Trí tuệ nhân tạo đang giúp giải quyết những vấn đề gì?
Một trong những trở ngại lớn nhất trong việc thám hiểm không gian là giới hạn về băng thông khả dụng để gửi thông tin trở lại Trái đất. Do khoảng cách khá xa, thậm chí ngày nay các khối dữ liệu này cũng chỉ được đo bằng megabits.
Đặc biệt khi khám phá những vùng xa xôi của hệ mặt trời, tàu vũ trụ không người lái thường có thể mất liên lạc với con người trong thời gian dài. Tự đưa ra quyết định về việc thông tin nào có giá trị đối với các ban điều hành ở Trái đất là một khả năng rất quan trọng của chúng.
Một vấn đề khác là lượng năng lượng có hạn để vận hành tàu vũ trụ. Vì chúng thường cách xa các trạm sạc, và thậm chí cách xa hơn từ nguồn năng lượng mặt trời, sử dụng năng lượng phải được dự đoán và theo dõi cẩn thận. Hết năng lượng trên bề mặt của một hành tinh xa xôi hoặc trong phạm vi xa của không gian liên hành tinh có nghĩa là một tàu vũ trụ trị giá hàng tỷ đô la trở thành một khối kim loại, nhựa và mạch không phản ứng cũng không hoạt động.
Ngoài ra, khi nói đến tàu thăm dò không gian có người lái, các vấn đề phát sinh do điều kiện làm việc trong không gian thường gây căng thẳng cho cơ thể con người vượt xa những vấn đề mà cơ thể con người đã từng đối phó.
Trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong thực tế?
Tàu vũ trụ – từ các tàu thăm dò không gian sâu đến những tàu đổ bộ hành tinh như tàu du hành – được trang bị một số lượng lớn các cảm biến để thu thập mọi thông tin có thể về môi trường đó. Không phải bởi vì hầu hết các thông tin đó đều hữu ích – thực tế, nó thường vô nghĩa. Phần lớn không gian là một khoảng chân không và phần lớn bề mặt hành tinh bao gồm vật chất trơ vô tri vô giác, không khác gì những thứ được tìm thấy trên bề mặt Trái Đất.
Thay vào đó, mục đích sử dụng của nó là để xây dựng sự hiểu biết về những gì là bình thường, giúp các thông tin thú vị, bất thường và giá trị trở nên nổi bật. Dạy máy móc không gian nhận dạng dữ liệu bất thường này là mục đích chính của công việc của AI được thực hiện bởi NASA.
Như Kiri Wagstaff, nhà khoa học dữ liệu chính của nhóm học máy Jet Propulsion Laboratory của NASA, nói: “Chúng tôi không muốn bỏ lỡ thứ gì đó chỉ vì chúng tôi đã không biết tìm kiếm nó. Chúng tôi muốn tàu vũ trụ biết những gì chúng tôi mong đợi được nhìn thấy và nhận ra khi nó quan sát một thứ gì đó khác biệt. Nếu trước đó bạn biết nhiều bạn có thể xây dựng một mô hình về tính quy tắc – những gì robot được mong đợi là sẽ nhìn thấy. Đối với các môi trường mới, chúng tôi muốn cho tàu vũ trụ xây dựng mô hình về tính quy tắc dựa trên những quan sát của chính nó, theo cách đó nó có thể nhận dạng các bất ngờ mà chúng tôi chưa không dự đoán trước.”
Những hệ thống thông minh cũng theo dõi cẩn thận việc sử dụng năng lượng của tàu vũ trụ – đặc biệt là các tàu thám hiểm sao Hỏa – để xác định hệ thống nào đang sử dụng nhiều năng lượng nhất và chỗ nào có thể được tắt bất cứ lúc nào nhằm giảm bớt gánh nặng cho các máy phát nhiệt điện và năng lượng mặt trời đồng vị phóng xạ. Dữ liệu về sử dụng năng lượng có thể tương quan trong thời gian thực với những “kế hoạch” của tàu về những gì nó phải làm trong một khoảng thời gian cụ thể – di chuyển hay đọc – để đảm bảo rằng 100 watt năng lượng luôn khả dụng tại bất cứ lúc nào cũng được sử dụng hiệu quả.
Các robot điều khiển bằng AI cũng đang ngày càng được sử dụng nhiều để tăng cường khả năng của những phi hành gia làm việc trong không gian. Từ những năm 1970, NASA đã phát triển các robot hình người có thể thực hiện công việc thủ công hoặc cung cấp sự hỗ trợ cùng với phi hành đoàn con người. NASA hiện đang sử dụng một hệ thống robot được gọi là Robonaut 2 để hỗ trợ con người thực hiện các hoạt động kỹ thuật phức tạp trong môi trường nguy hiểm ngoài không gian. Robonaut 2 là một robot mô-đun hình người được trang bị công nghệ nhận dạng hình ảnh điều khiển bởi AI.
Kết quả đạt được là gì?
Các nhiệm vụ thám hiểm trước đây, vốn không dựa vào việc đưa ra quyết định tự động được thực hiện bởi những hệ thống trên tàu, bị hạn chế bởi thực tế là nó đã mất đến 24 phút để gửi về đến Trái Đất những thông tin thu thập được bởi các cảm biến của chúng, và mất thêm 24 phút nữa để nhận được hướng dẫn dựa trên thông tin đó truyền trở lại hành tinh đỏ. Đối với các đầu dò không gian sâu, độ trễ đó rõ ràng là lâu hơn. Nhờ áp dụng các hệ thống AI, thông tin giờ đây có thể được hành động gần như ngay lập tức bởi tàu thám hiểm, có nghĩa là nó có thể tự quyết định về vị trí nào đáng để nghiên cứu. Do chi phí rất lớn của việc vận hành các phương tiện di chuyển liên hành tinh và các trung tâm điều hành ở Trái đất, điều này có nghĩa là nhiệm vụ có năng suất cao hơn và đem lại sự hiểu biết lớn hơn của con người về những gì nằm trong “biên giới cuối cùng”.
Các công cụ phân tích dựa trên dữ liệu thông minh trên tàu thám hiểm Curiosity là công cụ giúp NASA chứng minh sao Hỏa từng là một môi trường có thể định cư được. Tàu thám hiểm tiếp theo – dự kiến ra mắt vào năm 2020 – sẽ được xây dựng xung quanh công nghệ này từ đầu, và nhiệm vụ của nó sẽ là tìm hiểu xem liệu sự sống có thực sự tồn tại trên sao Hỏa hay không.
Công nghệ, công cụ và dữ liệu nào đã được sử dụng?
Để sàng lọc số lượng lớn dữ liệu được thu thập bởi tàu thám hiểm và thăm dò, NASA dựa vào các công cụ tương tự như những thứ được sử dụng bởi các dịch vụ trực tuyến dựa vào dữ liệu ngày nay, chẳng hạn như Netflix và Amazon.
Elaticsearch – công cụ phân tích và tìm kiếm mã nguồn mở – tạo thành khung xương sống của một số hệ thống AI, bao gồm cả những hệ thống không chỉ được sử dụng trên tàu thám hiểm mà còn dùng để thu thập dữ liệu độ phân giải cao về độ ẩm của đất trên khu vực địa lý rộng lớn để gửi về Trái Đất.
Nó cũng sử dụng một hệ thống phần mềm có tên là AEGIS (Autonomous Exploration for Gathering Advanced Science – Thám hiểm tự động để thu thập dữ liệu khoa học tiên tiến) để xác định các đặc tính thú vị chẳng hạn như đá dị thường có thể bị bốc hơi bởi tia laser của Curiosity khi họ muốn xác định thành phần của chúng.
Robonaut 2 được phát triển với sự hợp tác với General Motors và có mức độ khéo léo gần như của con người. Nó đã trở thành robot hình người đầu tiên trong không gian được gửi tới Trạm Vũ trụ Quốc tế (ISS) vào năm 2011. Kể từ đó, nó đã nhận được nâng cấp liên tục và hiện có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ thủ công, lặp đi lặp lại và nguy hiểm. Trong tương lai, nó được lên kế hoạch rằng có thể dẫn đường trong các nhiệm vụ đến những hành tinh khác như sao Hỏa, với nhiệm vụ chuẩn bị môi trường thích hợp cho con người đến. Công nghệ cũng khả dụng để cấp phép bởi các công ty khác và NASA chỉ ra được sự phù hợp của nó trong một loạt các vai trò hậu cần, sản xuất, công nghiệp và y tế.
Những thử thách và bài học chính được rút ra
- NASA đang tiên phong về AI để giúp giải quyết các vấn đề ngoài vũ trụ cũng như vấn đề trở về Trái đất.
- Thám hiểm không gian tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, và nó còn hiệu quả hơn nhiều khi sử dụng các máy tự động để tìm ra những thứ có giá trị để gửi về nhà và những gì có thể được loại bỏ.
- Công nghệ phát triển để khám phá không gian thường có các tiện ích trở về nhà trên Trái Đất – và cấp phép chúng có thể giúp tài trợ được chi phí cao của việc phát triển và triển khai trong không gian.
Tham khảo
- NASA, A.I. Will Prepare Robots for the Unknown: https://mars.nasa.gov/news/2884/ai-will-prepare-robots-for-the-unknown/
- NASA, Towards Autonomous Operation of Robonaut 2, Julia M. Badger, Stephen W. Hart and J.D. Yamokoski: https://ntrs.nasa.gov/archive/nasa/casi.ntrs.nasa.gov/20110024047.pdf
- NASA, Robonaut 2 Technology Suite Offers Opportunities in Vast Range of Industries: https://robonaut.jsc.nasa.gov/R2/
