Жасанды интеллект бізді жұлдыздарға жетелейді: 2026 жылы жасанды интеллект ғарышты қалай зерттейді

Нейрондық желі алғаш рет классикалық алгоритмдер байқамаған экзопланетті тәуелсіз тапқан кезде, астрономдар жаңа дәуір туралы айта бастады: ғарышты тек адамдар ғана емес, сонымен қатар олардың сандық одақтастары да зерттеп жатыр. 2026 жылы жасанды интеллект Марс роверлеріне бағыт береді, ғарыш қоқысымен соқтығысуды болжайды, ғаламның радио үнсіздігін тыңдайды және адамдар үшін ондаған жылдарға созылатын миссияларды жобалайды. КомандаLemag.kzМен жасанды интеллект ғарышын зерттеудің барлық негізгі салаларын бір мақалада жинақтадым — сандармен, миссиялармен және Қазақстанға шолумен.

1. Жаңа дәуір: Неліктен ғарышқа қазір жасанды интеллект қажет

Адамзат ғарыш туралы алатын деректер көлемі екі жыл сайын екі еселенеді. Тек TESS телескопының өзі күніне ондаған гигабайт фотометрия өндіреді, ал алдағы Вера Рубин обсерваториясы ... қосады.Әр түнде 20 терабайтАдам бұл ағынды физикалық тұрғыдан көре алмайды, ал классикалық алгоритмдер тым көп жалған оң нәтижелер береді.

• Деректер:қазіргі заманғы обсерваториялар сирек кездесетін оқиғалар жасырылған петабайт сигналдарды жасайды;
• Байланыс кідірістері:Команда Марсқа бір бағытта 22 минутқа дейін саяхаттайды - құрылғы өзі шешуі керек;
• Миссия шығындары:Орбитадағы әрбір қате жүздеген миллион долларға түседі, ал жасанды интеллект тәуекел құнын төмендетеді.

Ғарыш саласы жасанды интеллект көмекші емес, инфрақұрылым болып табылатын алғашқы салаға айналды: нейрондық желілерсіз заманауи деректерді оқитын ешкім жоқ.

2. Экзопланета аңшылары: Нейрондық желілер жұлдыз жарығын оқиды

Транзиттік әдістің тұжырымдамасы қарапайым: жұлдыз дискісі арқылы өтетін планета оның жарығын аздап күңгірттейді. Дегенмен, Жерге ұқсас планетаның жарықтығының төмендеуі пайыздың бір бөлігін құрайды, ол шумен, жұлдыздағы дақтардан және телескоптың тербелістерімен жасырылады.

AI не істейді:Конволюциялық нейрондық желілер миллиондаған жарық қисықтары бойынша оқытылады және шынайы транзиттерді артефактілерден 96%-дан астам дәлдікпен ажыратады. Дәстүрлі құбырлар бойынша «шу» деп белгіленген ондаған тіршілік етуге жарамды аймақ кандидаттары осылай расталды.

• Жылдамдық: нейрондық желі жұлдыз қисығын миллисекундта өңдейді;
• Сезімталдық: 0,01% және одан да әлсіз төмендеулерді анықтайды;
• Масштаб: Бір кластер бір уақытта жүздеген мың жұлдыздардың деректерін талдайды.

3. Автономды Марс Роверлері: Қызыл планета бетіндегі жасанды интеллект

Perseverance ровері Spirit тек армандай алатын режимде жұмыс істейді: оның автономды навигациялық жүйесі жер бедерінің 3D картасын жасайды және тастар арасында жүреді, ал SuperCam машиналық көру құралы лазерлік талдау үшін тастарды таңдайды.

1. Автоматты навигация:Жерден келген бұйрықтардысыз бір зульге 200 метрге дейін - бұрын 100 метр болған;
2. Жасанды интеллект геологы:Спектрометр учаскедегі тау жыныстарын жіктейді және оны бұрғылауға тұрарлық па, жоқ па, соны шешеді;
3. Ingenuity тікұшағы:Оның ұшулары толығымен автономды алгоритмдермен басқарылды — Жермен байланыс тек кейінгі талдау үшін пайдаланылды.

Ғылымның нәтижесі:Марсқа арналған үлгілер «өз еркімен» қайтару миссиясын күтуде — Mars Sample Return қондырғышы жердегі контейнерлерді маяктарсыз машиналық көру арқылы іздейтіндей етіп жасалған.

4. Орбиталық қалқан: жасанды интеллект және ғарыштық қалдықтар

Жердің төменгі орбитасында 36 000-нан астам бақыланатын нысан және жүздеген мың бақыланбайтын сынықтар бар. Әрбір жақындау бірнеше сағат ішінде шешім қабылдауды талап етеді: маневр жанармай шығынына әкеледі және спутниктің жұмысын бұзады, ал қате есептеу ғарыш кемесіне шығын әкеледі.

• 72 сағаттық болжам:Нейрондық желілер радар деректерін пайдаланып траекторияларды нақтылайды, жалған дабылдарды 40%-ға азайтады;
• Автоматты түрде жалтару:қазіргі заманғы байланыс спутниктері оператордың араласуынсыз маневрлерді жоспарлайды;
• Белсенді тазалау:Сахнаны түсіру миссияларында жасанды интеллект бірлесіп жұмыс істемейтін нысанмен - айналмалы қоқыс бөлігімен түйісу қолданылады.

5. Терең ғарыштық байланыс: болжамдық антенналар және DTN

Құрылғы неғұрлым алыс болса, сигнал соғұрлым әлсіз және әрбір бит соғұрлым құнды болады. Жасанды интеллект кодтауды оңтайландырады және кедергілерді болжайды, ал DTN (кідіріске/үзіліске төзімді желі) архитектурасы деректерді автоматты түрде қайталағыштар тізбегі арқылы бағыттайды, қосылым үзілістерін «күтеді».

• Сигналдан Жерге дейінгі жолдағы ауа райы болжамына арналған бейімделгіш модуляция;
• Жол қозғалысына басымдық беру: ғылым және телеметрия және фотосурет;
• LCRD лазерлік байланысы: жасанды интеллект қозғалатын терминалдар арасында сәулені ұстап тұрады.

6. Өмірді іздеу: Биосигнатуралар және келесі буын SETI

Жасанды интеллект кереметтерге сенбейді — ол ықтималдықтарды есептейді. Экзопланета атмосферасының спектрлерінде нейрондық желілер тіршіліксіз (оттегі және метан) ұзақ уақыт бірге өмір сүре алмайтын газ жұптарын іздейді, ал SETI радио деректерінде олар пульсарларға немесе жердегі интерференцияға ұқсамайтын ауытқуларды анықтайды.

Сандар:Классикалық SETI мыңдаған арналарды сканерледі; қазіргі заманғы құбырлар миллиондаған арналарды сканерлейді және адамзаттың «тоқтату тізімін» қайта-қайта бақылауға тұрарлық ондаған сигналдарға дейін қысқартады.

7. Миссия дизайны: Сандық егіздер және орбитаны оңтайландыру

Бұрын баллистика ғалымдарынан тұратын топ Юпитерге баратын траекторияны есептеуге бірнеше ай жұмсаған. Бүгінде жасанды интеллект бірнеше сағат ішінде миллиондаған гравитациялық көмек нұсқаларын іске қосып, адамдар эстетикалық тұрғыдан жағымды болмағандықтан қарастырмайтын шешімдерді таба алады.

• Сандық егіздер:құрылғының виртуалды көшірмесі іске қосылмас бұрын мыңдаған төтенше жағдайлардан өтеді;
• Генеративті дизайн:нейрондық желімен «өсірілген» антенналар мен кронштейндер адамдарға қарағанда 30-45%-ға жеңіл;
• Ресурстарды жоспарлау:Миссия барысында жасанды интеллект энергияны, отынды және ғылымды теңестіреді.

8. Автономды көліктер: қайта пайдалануға болатын сатылардан наноспутниктерге дейін

Қайта пайдалануға болатын сахнаны қону нақты уақыт режимінде, адамның араласуынсыз басқарылады: алгоритмдер сахнаны жел мен теңіз жағдайларына қарамастан баржаға метрлік дәлдікпен қондырады. Кеңістігі аз ортада жасанды интеллектпен жұмыс істейтін наносателлиттер деректерді бортта түсіру және сығу үшін кадрларды автоматты түрде таңдайды, бұл байланыс өткізу қабілетінің шектеулі болуын үнемдейді.

9. Ай 2026: Артемида бағдарламасындағы жасанды интеллект

Gateway ай станциясы және Artemis қондырғыштары автономды роботтық инфрақұрылым ретінде салынуда: VIPER роверлері оңтүстік полюсте мұзды іздейді, ал жасанды интеллект жоспарлағышы екі апталық ай түнінде -170°C температурада экипаж бен құралдар арасында қуатты бөледі.

• Роверлер мұзды картаға түсіреді және операторсыз бұрғылау нүктелерін таңдайды;
• Жасанды интеллект энергиясының диспетчері маңызды емес заттардан бас тарту арқылы айлы түнде аман қалады;
• LunaNet қосылымы - автономды маршруттаумен «ғарыштық Wi-Fi».

10. Автономия этикасы: Жерден 400 миллион шақырым қашықтықта шешімдер қабылдауға кім жауапты?

Құрылғы неғұрлым автономды болса, жауапкершілік мәселесі соғұрлым өзекті болады. 2026 жылы сала «қоршаулармен автономия» қағидаты бойынша бірігеді: жасанды интеллект ұсыныстар жасайды, адамдар мақұлдайды – байланыстың кідірісі күтуге физикалық тұрғыдан кедергі келтіретін жағдайларды қоспағанда.

1. Стандартты емес жалтару маневрлері - автономды түрде (Жерге уақыт жоқ);
2. Ғылыми өлшемдер - бекітілген жоспарға сәйкес дербес түрде;
3. Қайтымсыз әрекеттер (құлау, жаңа аймаққа қону) - тек адаммен.

11. Жасанды интеллект кеңістігіндегі Қазақстан: Байқоңырдан спутниктік суреттерге дейін

Қазақстан географиялық және инфрақұрылымдық жағынан ғарыштық держава болып табылады: Байқоңыр, өзінің QazSat байланыс спутниктері және KazEOSat Жерді қашықтықтан зондтау шоқжұлдызы. Өсу саласы - деректерді өңдеу: ғарыштық түсірілімдерге негізделген машиналық оқыту қызметтері ауыл шаруашылығын, мұздықтарды және төтенше жағдайларды бақылау үшін қазірдің өзінде пайдаланылуда.

• KazEOSat-1/2:1 м дейінгі ажыратымдылықтағы кескіндер ауыл шаруашылығы және экоаналитика үшін шикізат болып табылады;
• Машиналық транскриптологияны бақылау:нейрондық желілер егістік алқаптардағы өзгерістерді, қар жамылғысын және су тасқындарын анықтайды;
• Байқоңыр:Сандық егіздер және ұшыру кешендерін болжау аналитикасы жергілікті командалар үшін өзекті мәселе болып табылады.

12. Келесі қадам: Бортында жасанды интеллект бар жұлдызаралық зондтар

Көкжиектегі негізгі жоба - күн жүйесінің шеткі және одан тыс жерлерге зондтар. Олармен байланыс бірнеше жылға созылады, сондықтан бұл құрылғылар «қораптағы ғалымдар» ретінде жасалған: жасанды интеллект өзі бақылау нысандарын таңдайды, құралдарды калибрлейді және үйге көпжылдық сапарға қандай деректер тұрарлық екенін шешеді. Бұл машинаға деген сенімнің ең жоғары түрі және әзірлеуші үшін жауапкершіліктің ең жоғары түрі.

Нәтиже:Жасанды интеллект ғарышты зерттеуді «алмастырмайды» - ол мұны адамдардың өзі шеше алмайтын ауқымда мүмкін етеді. Экзопланеталар, қоқыстар, Марсқа ұшатын ғарышкерлер, ай түндері және жұлдызаралық маршруттар: деректер адамдардан көп болған жерде нейрондық желі жұмыс істейді. Бұл қазіргі уақытта Қазақстанда деректер ғылымын зерттеп жатқан ұрпақтың жұлдыздарға тікелей билеті бар екенін білдіреді - олар бүгін ашық бастапқы коды бар ғарыштық суреттерді өңдей бастай алады.