في عام 2023 ، تخطط ناسا لإطلاق يوروبا كليبر مهمة ، مستكشف روبوتي سيدرس القمر الغامض للمشتري أوروبا. الغرض من هذه المهمة هو استكشاف القشرة الجليدية في أوروبا والداخلية لمعرفة المزيد عن تكوين القمر والجيولوجيا والتفاعلات بين السطح وتحت السطح. الأهم من ذلك كله ، أن الغرض من هذه المهمة هو تسليط الضوء على ما إذا كان يمكن أن توجد الحياة داخل المحيط الداخلي ليوروبا أم لا.
هذا يطرح تحديات عديدة ، ينشأ الكثير منها من حقيقة أن يوروبا كليبر ستكون بعيدة جدًا عن الأرض عندما تجري عملياتها العلمية. ولمعالجة ذلك ، قام فريق من الباحثين من مختبر الدفع النفاث (JPL) التابع لجامعة ناسا وجامعة ولاية أريزونا (ASU) بتصميم سلسلة من خوارزميات التعلم الآلي التي ستسمح للبعثة باستكشاف يوروبا بدرجة من الاستقلالية.
كانت الكيفية التي قد تساعد بها هذه الخوارزميات في مهام استكشاف الفضاء البعيد في المستقبل موضوع عرض تقديمي تم تقديمه الأسبوع الماضي (7 أغسطس) في مؤتمر ACM SIGKDD الخامس والعشرين حول اكتشاف المعرفة وتعدين البيانات في أنكوريج ، ألاسكا. يجمع هذا المؤتمر السنوي الباحثين والممارسين في علوم البيانات والتنقيب عن البيانات والتحليلات من جميع أنحاء العالم معًا لمناقشة أحدث التطورات والتطبيقات في هذا المجال.
عندما يتعلق الأمر بذلك مباشرة ، فإن التواصل مع مهام الفضاء البعيد يستغرق وقتًا طويلاً ، يمثل تحديًا. عند التواصل مع المهام على سطح المريخ أو في المدار ، يمكن أن يستغرق الأمر إشارة تصل إلى 25 دقيقة للوصول إليها من الأرض (أو العودة مرة أخرى). من ناحية أخرى ، يمكن أن يستغرق إرسال الإشارات إلى المشتري ما بين 30 دقيقة وحتى ساعة ، اعتمادًا على مكان وجوده في مداره بالنسبة للأرض.
كما يلاحظ المؤلفون في دراستهم ، فإن أنشطة المركبات الفضائية تنتقل عادةً في نص مخطط مسبقًا بدلاً من الأوامر الفورية. يعتبر هذا النهج فعالاً للغاية عندما تكون الحالة والبيئة والعوامل الأخرى التي تؤثر على المركبة الفضائية معروفة أو يمكن التنبؤ بها مسبقًا. ومع ذلك ، فهذا يعني أيضًا أن وحدات التحكم في المهمة لا يمكنها الرد على التطورات غير المتوقعة في الوقت الفعلي.
كما أوضحت الدكتورة كيري واغستاف ، باحث رئيسي في مجموعة التعلم الآلي واستقلالية الآلات التابعة لوكالة ناسا JPL ، لمجلة الفضاء عبر البريد الإلكتروني:
"إن استكشاف عالم بعيد للغاية بحيث لا يسمح بالتحكم البشري المباشر أمر صعب. يجب أن تكون جميع الأنشطة مكتوبة مسبقًا. تتطلب الاستجابة السريعة للاكتشافات أو التغييرات الجديدة في البيئة أن تقوم المركبة الفضائية نفسها باتخاذ قرارات ، والتي نسميها استقلالية المركبة الفضائية. بالإضافة إلى ذلك ، فإن تشغيل ما يقرب من مليار كيلومتر من الأرض يعني أن معدلات نقل البيانات منخفضة جدًا.
“تتجاوز قدرة المركبة الفضائية على جمع البيانات ما يمكن إعادته. وهذا يطرح السؤال عن البيانات التي يجب جمعها وكيف ينبغي ترتيبها حسب الأولوية. أخيرًا ، في حالة Europa ، سيتم قصف المركبة الفضائية أيضًا بواسطة الإشعاع الشديد ، مما قد يؤدي إلى تلف البيانات وتسبب إعادة تعيين الكمبيوتر. إن التأقلم مع هذه المخاطر يتطلب أيضًا اتخاذ قرارات مستقلة ".
لهذا السبب ، بدأت الدكتورة واغستاف وزملاؤها في البحث عن الطرق الممكنة لتحليل البيانات على متن الطائرة التي ستعمل أينما وكلما كان الإشراف البشري المباشر غير ممكن. هذه الأساليب مهمة بشكل خاص عند التعامل مع الأحداث النادرة العابرة التي لا يمكن التنبؤ بحدوثها وموقعها ومدتها.
وتشمل هذه الظواهر مثل شياطين الغبار التي لوحظت على المريخ ، والتأثيرات النيزكية ، والبرق على زحل ، والأعمدة الجليدية المنبعثة من إنسيلادوس والأجسام الأخرى. ولمعالجة ذلك ، نظرت الدكتورة واجستاف وفريقها إلى التطورات الحديثة في خوارزميات التعلم الآلي ، والتي تسمح بدرجة من الأتمتة واتخاذ القرار المستقل في مجال الحوسبة. كما قال دكتور واجستاف:
"تتيح أساليب التعلم الآلي للمركبة الفضائية نفسها فحص البيانات أثناء جمعها. يمكن للمركبة الفضائية بعد ذلك تحديد الملاحظات التي تحتوي على الأحداث ذات الأهمية. يمكن أن يؤثر ذلك على تخصيص أولويات الوصلة الهابطة. الهدف هو زيادة فرصة ربط الاكتشافات الأكثر إثارة للاهتمام أولاً. عندما يتجاوز جمع البيانات ما يمكن إرساله ، يمكن للمركبة الفضائية نفسها استخراج البيانات الإضافية لشذرات العلوم القيمة.
"يمكن للتحليل على متن الطائرة أيضًا تمكين المركبة الفضائية من تحديد البيانات التي سيتم جمعها بعد ذلك بناءً على ما اكتشفته بالفعل. وقد تم إثبات ذلك في مدار الأرض باستخدام تجربة المركبات الفضائية الذاتية وعلى سطح المريخ باستخدام نظام AEGIS في مختبر علوم المريخ (الفضول). يمكن لجمع البيانات المستقلة والمتجاوبة أن يسرع بشكل كبير من الاستكشاف العلمي. نهدف إلى توسيع هذه القدرة إلى النظام الشمسي الخارجي أيضًا. "
تم تصميم هذه الخوارزميات خصيصًا للمساعدة في ثلاثة أنواع من الاستقصاءات العلمية التي ستكون ذات أهمية قصوى لـ يوروبا كليبر مهمة. وتشمل هذه الكشف عن الشذوذ الحراري (البقع الدافئة) ، والشذوذات التركيبية (معادن أو رواسب غير عادية على السطح) ، والأعمدة النشطة للمادة الجليدية من المحيط الأوروبي تحت سطح الأرض.
قال الدكتور واغستاف: "في هذا الوضع ، تكون الحسابات محدودة للغاية". "يعمل كمبيوتر المركبة الفضائية بسرعة مماثلة لجهاز الكمبيوتر المكتبي من منتصف إلى أواخر التسعينات (حوالي 200 ميجاهرتز). لذلك ، فقد حددنا أولويات الخوارزميات البسيطة والفعالة. فائدة جانبية هي أن الخوارزميات سهلة الفهم والتنفيذ والتفسير ".
لاختبار طريقتهم ، طبق الفريق خوارزمياتهم على كل من البيانات والملاحظات المحاكاة من البعثات الفضائية السابقة. وشملت هذه جاليليو المركبة الفضائية ، التي قامت بملاحظات طيفية ليوروبا لمعرفة المزيد عن تكوينها ؛ ال كاسيني المركبة الفضائية ، التي التقطت صورًا لنشاط عمود الريشة على قمر زحل إنسيلادوس ؛ و ال آفاق جديدة صور المركبات الفضائية للنشاط البركاني على قمر المشتري Io.
أظهرت نتائج هذه الاختبارات أن كل من الخوارزميات الثلاثة أظهرت أداءً عاليًا بما يكفي للمساهمة في الأهداف العلمية الموضحة في المسح العقدي لعلوم الكواكب لعام 2011. وتشمل هذه "تأكيد وجود محيط داخلي ، وتوصيف القشرة الجليدية للقمر الصناعي ، وتمكين فهم تاريخها الجيولوجي" في أوروبا لتأكيد "إمكانات النظام الشمسي الخارجي كمسكن للحياة".
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يكون لهذه الخوارزميات آثار بعيدة المدى على المهام الآلية الأخرى إلى وجهات الفضاء البعيد. بعيدًا عن نظام أقمار يوروبا والمشتري ، تأمل وكالة ناسا استكشاف أقمار زحل إنسيلادوس وتيتان بحثًا عن علامات الحياة المحتملة في المستقبل القريب ، بالإضافة إلى وجهات بعيدة جدًا (مثل قمر نبتون تريتون وحتى بلوتو). لكن التطبيقات لا تتوقف عند هذا الحد. وضعه واجستاف:
"تمكننا استقلالية المركبات الفضائية من استكشاف الأماكن التي لا يستطيع البشر الوصول إليها. وهذا يشمل وجهات بعيدة مثل المشتري والمواقع خارج نظامنا الشمسي. كما تتضمن بيئات أقرب تكون خطرة على البشر ، مثل قاع قاع البحر أو إعدادات عالية الإشعاع هنا على الأرض. "
ليس من الصعب تخيل مستقبل قريب حيث تكون المهام الروبوتية شبه المستقلة قادرة على استكشاف الامتدادات الخارجية والداخلية للنظام الشمسي دون إشراف بشري منتظم. بالنظر إلى المستقبل ، ليس من الصعب أن نتخيل عصرًا تكون فيه الروبوتات المستقلة تمامًا قادرة على استكشاف الكواكب التي تعمل بالطاقة الشمسية الإضافية وإرسال نتائجها إلى المنزل.
وفي هذه الأثناء شبه مستقلة يوروبا كليبر قد يجد الدليل الذي ننتظره جميعًا! قد تكون هذه التوقيعات البيولوجية التي تثبت أن هناك بالفعل حياة خارج الأرض!
