Aastal 2023 kavatseb NASA käivitada Europa Clipper misjon, robotiuurija, mis uurib Jupiteri mõistatuslikku kuud Euroopat. Selle missiooni eesmärk on uurida Euroopa jääjää ja selle sisemust, et saada rohkem teada kuu kompositsioonist, geoloogiast ning pinna ja aluspinna vahelistest vastasmõjudest. Ennekõike on selle missiooni eesmärk heita valgust sellele, kas elu võiks eksisteerida Euroopa sisemerre.
See esitab arvukalt väljakutseid, millest paljud tulenevad asjaolust, et Europa Clipper on oma teadustegevuse läbiviimisel Maast väga kaugel. Selle lahendamiseks kavandas NASA reaktiivmootorite laboratooriumi (JPL) ja Arizona osariigi ülikooli (ASU) teadlaste meeskond rea masinõppe algoritme, mis võimaldavad missioonil uurida Euroopat autonoomselt.
Eelmisel nädalal (7. august) peeti ettekandes 25. ACM SIGKDD konverentsil teadmiste avastamine ja andmete kaevandamine Anchorage'is Alaskas, kuidas need algoritmid võiksid aidata tulevikus süvakosmose uurimise missioonidel. See iga-aastane konverents koondab kogu maailma andmeteaduse, andmete kaevandamise ja analüütika teadlasi ja praktikuid, et arutada valdkonna uusimaid arenguid ja rakendusi.
Kui asi puudutab seda, on sügava kosmoseülesannetega suhtlemine aeganõudev ja keeruline töö. Marsi pinnal või orbiidil olevate missioonidega suheldes võib nende jõudmine Maalt (või jälle tagasi) võtta kuni 25 minutit signaali. Signaalide saatmine Jupiterile võib seevastu kesta 30 minutit kuni tund, sõltuvalt sellest, kus ta orbiidil Maa suhtes on.
Nagu autorid oma uurimuses märgivad, edastatakse kosmoselaevade tegevused tavaliselt eelnevalt kavandatud skripti, mitte reaalajas käskude kaudu. See lähenemisviis on väga efektiivne, kui kosmoselaeva asukoht, keskkond ja muud tegurid on teada või neid saab ette ennustada. Kuid see tähendab ka, et missioonikontrolörid ei saa reageerida ootamatutele sündmustele reaalajas.
Nagu NASA JPL masinõppe ja instrumentide autonoomia töörühma vanemteadur dr Kiri L. Wagstaff selgitas kosmoseajakirjale e-posti teel:
„Inimeste otsese juhtimise võimaldamiseks liiga kauge maailma uurimine on keeruline. Kõik tegevused peavad olema eelnevalt kirjutatud. Kiire reageerimine uutele avastustele või keskkonnamuutustele nõuab kosmoselaeva endalt otsuste vastuvõtmist, mida me nimetame kosmoselaevade autonoomiaks. Lisaks tähendab see, et tehas töötab peaaegu miljard kilomeetrit Maast eemal ja andmeedastuskiirus on väga madal.
“Kosmoseaparaadi võime koguda andmeid ületab selle, mida saab tagasi saata. See tõstatab küsimuse, milliseid andmeid tuleks koguda ja kuidas tuleks neid tähtsuse järjekorda seada. Lõpuks pommitatakse kosmoseaparaati Europa ka intensiivse kiirguse käes, mis võib andmeid rikkuda ja põhjustada arvuti lähtestamise. Nende ohtudega toimetulek nõuab ka iseseisvat otsustamist. ”
Sel põhjusel hakkasid dr Wagstaff ja tema kolleegid uurima võimalikke meetodeid pardal olevate andmete analüüsimiseks, mis töötaksid kõikjal ja alati, kui otsene inimjärelevalve pole võimalik. Need meetodid on eriti olulised haruldaste mööduvate sündmuste käsitlemisel, mille esinemist, asukohta ja kestust ei ole võimalik ennustada.
Nende hulka kuuluvad sellised nähtused nagu Marsil täheldatud tolmuterad, meteoriidimõjud, välk Saturnil ning Enceladus ja teised kehad kiirgavad jäised torud. Selle käsitlemiseks vaatasid dr Wagstaff ja tema meeskond hiljutisi edusamme masinõppe algoritmides, mis võimaldavad arvutis teatud määral automatiseerida ja iseseisvalt otsustada. Nagu dr Wagstaff ütles:
“Masinõppe meetodid võimaldavad kosmoseaparaadil ise andmeid koguda. Seejärel saab kosmoselaev kindlaks teha, millised vaatlused sisaldavad huvipakkuvaid sündmusi. See võib mõjutada allalingi prioriteetide määramist. Eesmärk on suurendada võimalust, et kõigepealt tõmmatakse alla kõige huvitavamad avastused. Kui andmete kogumine ületab edastatavat, saab kosmoseaparaat ise väärtuslike teadustüdrukute lisaandmeid kaevandada.
„Pardaanalüüs võimaldab ka kosmoselaeval juba avastatud andmete põhjal otsustada, milliseid andmeid järgmisena koguda. Seda on demonstreeritud Maa orbiidil autonoomse Sciencecrafti eksperimendi abil ja Marsi pinnal, kasutades Marsi teaduslabori (Curiosity) marsruudil AEGIS süsteemi. Autonoomne ja reageeriv andmete kogumine võib teadusuuringuid oluliselt kiirendada. Meie eesmärk on laiendada seda võimet ka päikesesüsteemile. ”
Need algoritmid töötati välja spetsiaalselt kolme tüüpi teadusuuringute abistamiseks, mis on programmi jaoks äärmiselt olulised Europa Clipper missioon. Nende hulka kuuluvad termiliste anomaaliate (soojade laikude), kompositsiooniliste anomaaliate (ebaharilikud pinna mineraalid või ladestused) ja jäise aine aktiivsete osakeste tuvastamine Euroopa maa-alusest ookeanist.
"Selles seadistuses on arvutamine väga piiratud," ütles dr Wagstaff. „Kosmoseaparaat töötab 1990. aastate keskpaigast kuni lõpuni töötava lauaarvutiga sarnase kiirusega (~ 200 MHz). Seetõttu oleme tähtsustanud lihtsaid ja tõhusaid algoritme. Kõrval eeliseks on see, et algoritme on lihtne mõista, rakendada ja tõlgendada. ”
Meetodi testimiseks rakendas meeskond oma algoritme nii simuleeritud andmete kui ka varasemate kosmosemissioonide vaatluste põhjal. Nende hulgas oli Galileo kosmoselaev, mis tegi Europa spektraalvaatlusi, et saada rohkem teavet selle koostise kohta; Cassini kosmoselaev, mis jäädvustas Saturni kuu Enceladusel aset leidvat aktiivsust; ja Uued horisondid kosmoselaevade pildid vulkaanilise tegevuse kohta Jupiteri Kuul Io.
Nende testide tulemused näitasid, et kõik kolm algoritmi näitasid piisavalt kõrget jõudlust, et aidata kaasa 2011. aasta planeediteaduse aastakümne uuringus püstitatud teaduseesmärkide saavutamisele. Nende hulka kuulub sisemise ookeani olemasolu kinnitamine, satelliidi jääkesta kirjeldamine ja selle geoloogilise ajaloo mõistmise võimaldamine Euroopas, kinnitamaks välise Päikesesüsteemi potentsiaali elupaigana.
Lisaks võib neil algoritmidel olla kaugeleulatuv mõju ka muudele süvakosmose sihtkohtadesse suunatud robotmissioonidele. Väljaspool Euroopat ja Jupiteri kuude süsteemi loodab NASA uurida Saturni kuude Enceladus ja Titan lähitulevikus võimalikke elumärke, aga ka kaugemal asuvaid sihtkohti (näiteks Neptuuni kuu Triton ja isegi Pluuto). Kuid rakendused ei piirdu sellega. Wagstaff ütles:
„Kosmoselaevade autonoomia võimaldab meil uurida, kuhu inimesed ei pääse. See hõlmab ka kaugemaid sihtkohti, nagu Jupiter, ja kohti, mis asuvad väljaspool meie enda päikesesüsteemi. See hõlmab ka tihedamat keskkonda, mis on inimestele ohtlik, näiteks merepõhja põhi või kõrge kiirguskeskkond siin Maa peal. ”
Pole raske ette kujutada lähitulevikku, kus poolautonoomsed robotmissioonid on võimelised uurima Päikesesüsteemi välimist ja sisemist ulatust ilma regulaarse inimese järelvalveta. Vaadates kaugemale tulevikku, pole raske ette kujutada ajastut, kus täielikult autonoomsed robotid on võimelised uurima päikeseküllaseid planeete ja saatma oma leiud koju.
Ja vahepeal poolautonoomne Europa Clipper võib leida tõendeid, et me kõik ootame! See oleks biosignatuur, mis tõestaks, et tegelikult on Maast väljaspool ka elu!
