Kosmik missiyalarda Süni intellektin tətbiqi niyə çətindir?

Süni intellektin kosmik missiyalarda tətbiqi aşağı güc, gecikmələr və sertifikatlaşdırma standartlarının olmaması səbəbindən çətinliklərlə üzləşir.

23.10.24 - 12:44
 0  2
Kosmik missiyalarda Süni intellektin tətbiqi niyə çətindir?
Kosmik missiyalarda Süni intellektin tətbiqi ilə bağlı çətinliklər və çağırışlar. @www.fastcompany.com

Mediahub.az-da reklam xidməti

Mediahub.az-da reklam xidməti

Kosmik missiyalarda Süni intellektin tətbiqi niyə çətindir?

Fast Company-ə istinadən Mediahub.az xəbər verir ki:

Kosmik missiyalarda Süni intellektin tətbiqi niyə çətindir

Süni intellektin kosmik missiyalarda tətbiqi bir çox çətinliklərlə əlaqəlidir, bunlar Yer kürəsində müşahidə edilmir. Lakin Süni intellektin kosmosda istifadəsinə maraq artır. 2025-ci ildə Kanadanın Mission Control şirkəti, peyk operatoru Spire ilə birlikdə bir nümayiş missiyası həyata keçirməyi planlaşdırır, bu missiya çərçivəsində peyk orbitdə məlumatları təhlil etmək üçün maşın öyrənməsi modellərindən istifadə edəcək.

Son Xəbərlər
Xiaomi 15 Ultra Qlobal Versiyası
Xiaomi 15 Ultra Qlobal Versiyası

Xiaomi yeni flaqman modeli Xiaomi 15 Ultra-nı qlobal satışa çıxaracağını təsdiqlədi. HyperOS 2.0 ilə yeni dövr başlayır!

Samsung-un Üçqatlanan Telefonu
Samsung-un Üçqatlanan Telefonu

Samsung, Galaxy Unpacked tədbirində üçqatlanan telefon konseptini təqdim etdi. Yeniliklər haqqında daha çox məlumat əldə edin.

Realme GT 7
Realme GT 7: Ən Ucuz Smartfon

Snapdragon 8 Elite çipi ilə Realme GT 7 fevral ayında təqdim ediləcək. Yeni xüsusiyyətlər və uyğun qiymət gözləyir.

Kosmik Süni intellektin unikal çağırışları

Mission Control-un texniki direktoru Mikele Faragalli bildirib ki, kosmik aparatlar aşağı gücə malik bort elektronikasının məhdudiyyətləri ilə üzləşirlər ki, bu da minimalist Süni intellekt modellərinin istifadəsini tələb edir. Yer üzündəki hesablama infrastrukturu, kiçik gücə malik prosessorların quraşdırıldığı ay roverləri və ya CubeSat peykləri qarşısında duran vəzifələrdən xeyli fərqlənir.

— "Kosmosda əlaqə gecikməsi və ötürmə məhdudiyyətləri o qədər böyük, xərclər isə o qədər yüksəkdir ki, aparatların daha çox tapşırıqları müstəqil şəkildə yerinə yetirməsi tələb olunur," – deyə Faragalli qeyd edib. Məsələn, peyk daşqın və ya yanğınları müşahidə edərkən, yerə məlumat ötürülməsini gözləmək əvəzinə, məlumatları özündə emal etməlidir ki, operativ şəkildə reaksiya versin.

Kosmosda Süni intellekt niyə çətin tətbiq olunur?

Faragallinin sözlərinə görə, Süni intellekt modelləri buraxılışa qədər öyrədilə bilər, lakin orbit və ya Ay səthindəki real şəraitdə onların işi tamamilə fərqli ola bilər. Məsələn, Marsda həyatın aşkarlanması üçün kompüter modellərinin yaradılması sintetik məlumatlar və ya Yerdə analoqu olan tədqiqatlar tələb edir, lakin bu cür məlumatlar heç vaxt ideal olmayacaq.

— "Spire ilə layihə çərçivəsində kosmik şəraitdə qeyri-müəyyənliklə necə mübarizə aparacağımızı araşdırırıq," – deyə Faragalli bildirib. O, MLOps (maşın öyrənməsi əməliyyatları) yanaşmasının tətbiqinin, adətən yerüstü Süni intellekt sistemlərində istifadə olunduğunu və bunun yeni məlumatlar əsasında Süni intellekt modellərini yeniləməyə və havadan yeniləmələr vasitəsilə onların performansını izləməyə imkan verdiyini açıqlayıb.

Sertifikatlaşdırma standartlarının olmaması

Digər bir çətinlik bu tip uçuş proqram təminatı üçün sertifikatlaşdırma standartlarının olmamasıdır. Məsələn, yüksək səviyyəli missiyalar (A sinfi), kosmik agentliklər tərəfindən həyata keçirilən missiyalarda dərin öyrənmə metodlarının istifadəsi nəzərdə tutulmaya bilər, çünki onların yoxlanma üsulları mövcud deyil.

Faragalli qeyd edib ki, Süni intellekt alqoritmləri müəyyən bir dəqiqliklə statistik xarakter daşıyır (məsələn, 90%), lakin onların nə zaman səhv edəcəyini proqnozlaşdırmaq həmişə mümkün deyil. Bu, belə alqoritmlərə kosmos şəraitində etibar etməyi çətinləşdirir, çünki onlar fiziki modellər deyillər və işlərinin bütün mərhələlərində yoxlanıla bilməzlər.

Açar terminlər

  • CubeSat — kiçik ölçülü və yüngül peyklərdən ibarət nanopeyk platforması, əsasən elmi tədqiqatlar üçün istifadə olunur.
  • MLOps (Machine Learning Operations) — maşın öyrənməsi modellərinin inkişafı və idarəedilməsi üçün əməliyyatlar dəsti.
  • Dərin öyrənmə (Deep Learning) — süni neyron şəbəkələrinə əsaslanan Süni intellekt modeli, verilənlər üzərində təkrarlanan təlimlər vasitəsilə bilikləri artırır.

Ən son məlumatlar üçün Mediahub.az izləyin və müzakirələrə qoşulun!

Bu xəbəri necə dəyərləndirirsiniz?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow

Anar Mirzəyev Bu, mənim sevdiyim işdir və bu işdən zövq alıram. Xəbər və məqalələr yaratmaq, onları araşdırıb təqdim etmək mənim üçün çox maraqlıdır. Oxucularla dəyərli və maraqlı məlumatları paylaşmaqdan böyük məmnunluq duyuram.