الذكاء الاصطناعي يصل إلى مدار الأرض
رغم الانتشار الواسع لتقنيات الذكاء الاصطناعي في جميع نواحي الحياة المعاصرة، بدءاً من تعزيز فهمنا للفضاء ووصولاً إلى تصفح الفيديوهات الترفيهية على الهواتف المحمولة؛ إلا أن تطبيقات الذكاء الاصطناعي لم تُستخدم على نطاق واسع في الفضاء المداري.
واستمر ذلك حتى تم مؤخراً إطلاق قمر صناعي صغير بحجم علبة حبوب الفطور باستخدام أحد الصواريخ الفضائية إلى جانب 45 قمراً صناعياً مشابهاً في مدار الأرض. ويحلّق القمر الصناعي الذي يحمل اسم PhiSat-1 حالياً على ارتفاع 329 ميلاً (530 كيلومتراً)، وبسرعة 17 ألف ميل بالساعة (27500 كيلومتر بالساعة)، ضمن مدار متزامن مع الشمس.
ويحتوي القمر الصناعي PhiSat-1 على كاميرا حرارية فوق طيفية جديدة ويتيح إمكانيات المعالجة القائمة على الذكاء الاصطناعي بفضل وحدة المعالجة البصرية موفيديوس ميرياد 2 من إنتل.
والتي يتم استخدامها حالياً في الكثير من الكاميرات الذكية، وحتى في الطائرات بدون طيار المخصصة لالتقاط صور السيلفي. ويشكل PhiSat-1 أحد قمرين صناعيين تم إطلاقهما في مهمة لمراقبة الجليد القطبي ومستويات رطوبة التربة، إلى جانب اختبار أنظمة الاتصالات بين الأقمار الصناعية بهدف إنشاء شبكة مستقبلية من الأقمار الصناعية الموحّدة.
وتتمثل أولى المشاكل التي يساعد معالج Myriad 2 على حلها في كيفية التعامل مع الكميات الكبيرة من البيانات المتولدة عن الكاميرات عالية الدقة مثل الكاميرات المستخدمة في القمر الصناعي PhiSat-1.
وتغطي الغيوم حوالي ثلثي سطح كوكبنا في جميع الأوقات، ما يؤدي إلى التقاط الكثير من الصور غير المفيدة للغيوم وحفظها وإرسالها عبر الوصلة ذات النطاق الترددي العريض إلى الأرض، ليتم حفظها ومراجعتها من قبل أحد العلماء (أو الخوارزميات) بعد ذلك بساعات أو أيام، ثم حذفها في نهاية المطاف.
وتولت شركة يوبوتيكا الأيرلندية الناشئة تطوير واختبار تقنيات الذكاء الاصطناعي في القمر الصناعي PhiSat-1، حيث تعاونت بشكل وثيق مع شركة كوساين، الجهة المصنّعة للكاميرا؛ إلى جانب جامعة بيزا وشركة سينجرجايز لتطوير الحل الشامل. وعلى الرغم من ذلك، لم يتم تصميم معالج ميرياد 2 لاستخدامه في الفضاء المداري؛ إذ تستخدم الحواسب في المركبات الفضائية عادة معالجات مخصصة ومقاومة للأشعة الكونية والتي يمكنها التأخر عقدين من الزمن عن مواكبة التقنيات التجارية فائقة التطور. وحتى فترة قريبة لم يكن الذكاء الاصطناعي يمثل أحد الخيارات المتاحة.
وعادة ما يتم إنشاء خوارزميات الذكاء الاصطناعي و«تدريبها» باستخدام كميات ضخمة من البيانات لمنحها القدرة على «التعلم»، وبالتالي التمييز بين صور الغيوم في هذه الحالة. ولأن الكاميرا المستخدمة كانت جديدة كلياً، فلم يكن لدى فريق العمل أي بيانات خاصة بهذه الحالة.
