Hệ thống AI kiểm tra găng tay của phi hành gia để tìm thiệt hại trong thời gian thực

  •  
  • 144

Microsoft và Hewlett Packard Enterprise (HSE) đang làm việc với các nhà khoa học NASA để phát triển một hệ thống AI để kiểm tra găng tay của các phi hành gia. Bởi vì môi trường ngoài không gian là một môi trường rất khắc nghiệt, sự cố thiết bị dễ xảy ra và rất thảm khốc.

Găng tay thường dễ bị mòn và rách vì chúng được sử dụng cho mọi việc
Găng tay thường dễ bị mòn và rách vì chúng được sử dụng cho mọi việc, bao gồm việc sửa chữa thiết bị và lắp đặt thiết bị mới. (Ảnh: Pinterest).

Hiện tại, các phi hành gia sẽ gửi lại hình ảnh chiếc găng tay của họ về Trái đất để các nhà phân tích của NASA có thể tiến hành kiểm tra thủ công (quan sát bằng mắt thường qua hình ảnh).

Tom Keane, Phó Giám đốc Công ty về Kỹ thuật Sứ mệnh tại Microsoft, trong một bài đăng trên blog cho biết: "Quá trình này hoàn thành với khoảng cách quỹ đạo thấp của ISS là khoảng 250 dặm từ Trái đất, nhưng mọi thứ sẽ khác khi NASA một lần nữa đưa người lên mặt trăng hay sao Hỏa - ​​cách Trái đất 140 triệu dặm."

Mô tả hình ảnh được trả về bởi hệ thống phân tích từ NASA.
Mô tả hình ảnh được trả về bởi hệ thống phân tích từ NASA. (Ảnh: AI News).

Khai thác sức mạnh của HPE’s Spaceborne Computer-2, các nhóm từ ba công ty đang phát triển một hệ thống AI có thể nhanh chóng phát hiện các dấu hiệu hao mòn dù là nhỏ nhất trên găng tay của các phi hành gia có thể ảnh hưởng đến sự an toàn của họ.

Găng tay của các phi hành gia được chế tạo chắc chắn và có năm lớp. Lớp bên ngoài có lớp phủ cao su để cầm nắm và hoạt động như lớp bảo vệ đầu tiên. Tiếp theo là lớp Vectran (một vật liệu chống cắt). Ba lớp cuối cùng duy trì áp suất và bảo vệ khỏi nhiệt độ khắc nghiệt của không gian.

Tuy nhiên, môi trường ngoài không gian quá khắc nghiệt và có thể vượt qua những lớp bảo vệ này. Găng tay của các phi hành gia còn phải đối mặt với nhiều mối nguy hiểm hơn so với những gì diễn ra tại mặt đất.

Ví dụ, các vật liệu siêu nhỏ tạo ra nhiều cạnh sắc trên tay vịn và các thành phần khác. Khi đến các địa điểm như mặt trăng và sao Hỏa, việc thiếu xói mòn tự nhiên có nghĩa là các hạt đá trở nên giống như thủy tinh hơn chỉ đơn giản là cát.

Găng tay từ không gian phải chịu nhiều tác động gây tổn hại nhiều hơn so với ở mặt đất.
Găng tay từ không gian phải chịu nhiều tác động gây tổn hại nhiều hơn so với ở mặt đất. (Ảnh: NBC News).

Để tạo ra máy phân tích găng tay, trước tiên, nhóm của dự án bắt đầu với hình ảnh về những chiếc găng tay mới, không bị hư hại và những loại có đặc điểm hao mòn do đi bộ ngoài không gian và huấn luyện trên cạn. Các kỹ sư của NASA đã xem qua các hình ảnh và gắn thẻ các loại quần áo cụ thể thông qua Tầm nhìn tùy chỉnh của Dịch vụ Nhận thức Azure.

Hệ thống AI dựa trên đám mây đã được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu và kết quả có thể so sánh với báo cáo thiệt hại thực tế của chính NASA. Công cụ tạo ra một số cụ thể xác suất thiệt hại cho các khu vực của mỗi găng tay.

Trong không gian, hình ảnh găng tay của các phi hành gia sẽ được chụp khi họ tháo thiết bị của mình trong khoang tàu. Sau đó, những hình ảnh này sẽ được phân tích cục bộ bằng HPE’s Spaceborne Computer-2 để tìm các dấu hiệu hư hỏng và nếu có, một thông báo sẽ được gửi đến Trái đất với các khu vực được đánh dấu để các kỹ sư NASA xem xét thêm.

Cách mà AI scan để phân tích găng tay của phi hành gia.
Cách mà AI scan để phân tích găng tay của phi hành gia. (Ảnh: Root Nation).

Ryan Campbell, kỹ sư phần mềm cấp cao tại Microsoft Azure Space cho biết: “Những gì chúng tôi đã chứng minh là chúng tôi có thể thực hiện xử lý AI và xử lý cạnh trên ISS và phân tích găng tay trong thời gian thực. Bởi vì chúng tôi có thể ở bên cạnh phi hành gia khi chúng tôi đang xử lý, chúng tôi có thể chạy các bài kiểm tra của mình nhanh hơn so với những hình ảnh có thể được gửi xuống mặt đất.”

Dự án là một ví dụ tuyệt vời về sức mạnh của AI kết hợp với tính toán biên, trong các lĩnh vực có khả năng kết nối hạn chế như không gian.

Trong tương lai, dự án có thể mở rộng để phát hiện sớm những hư hỏng đối với các khu vực khác như việc lắp các cửa sập trước khi chúng trở thành một vấn đề nghiêm trọng. Microsoft thậm chí còn hình dung rằng một thiết bị như HoloLens 2 hoặc một thiết bị kế nhiệm có thể được sử dụng để cho phép các phi hành gia quét trực quan để tìm thiệt hại trong thời gian thực.

Jennifer Ott, Chuyên gia dữ liệu và AI tại Microsoft kết luận: “Việc đưa năng lượng điện toán đám mây đến điểm cao nhất thông qua các dự án như thế này giúp chúng tôi khám phá và chuẩn bị cho những gì chúng tôi có thể làm tiếp theo một cách an toàn hơn chẳng hạn như chúng tôi mong đợi các chuyến bay vũ trụ tầm xa của con người trong tương lai và khi chúng tôi bắt đầu đẩy mạnh cạnh đó ra xa hơn”.

Cập nhật: 06/05/2022 Theo sao.baophapluat
  • 144

Theo dõi cộng đồng KhoaHoc.tv trên facebook