Работая в космической отрасли в 2007 году, я наткнулся на технический документ, в котором обсуждались краткосрочные и долгосрочные цели, поставленные национальными космическими агентствами, потребность в разработке интеллектуальных космических агентов; или, точнее, искусственный интеллект в области космической техники и космических технологий. В этом техническом документе подчеркивается необходимость ИИ в качестве инструмента для будущих баз на Луне и будущих пилотируемых полетов на Марс. Целью была умная автоматизация. Задержка двусторонней связи с Марсом будет составлять от 6,5 минут до примерно 44 минут, не говоря уже о 14-дневном периоде каждого марсианского синодического периода, в течение которого связь была невозможна. Цель заключалась в том, чтобы космические агенты могли принимать автономные решения без необходимости взаимодействия с землей, чтобы миссия стала возможной и успешной. Ожидаемая структура заключалась в том, чтобы ИИ сосредоточился исключительно на миссии в рамках исследовательского компонента. Было очевидно, что ИИ считается только частью самой миссии, а не частью всего спектра космической цепочки создания стоимости.

Цепочка создания добавленной стоимости

А теперь давайте перенесемся в сегодняшний день в новой космической отрасли. ИИ продолжает играть важную роль в освоении космоса. Все в отрасли требует машинного интеллекта и помощи для запуска, эксплуатации, обслуживания, контроля, ремонта и обеспечения успеха. Приложения AI включают:

  • Дистанционное зондирование и мониторинг
  • Связь
  • Робототехника
  • Аналитика данных
  • Многоразовые ракеты-носители и пилотируемые аппараты
  • Добыча на астероидах
  • Удаленные миссии

Успех миссии зависит от сложных компьютерных моделей, робототехники, алгоритмов и связи на больших расстояниях. Например, ожидается, что миссия НАСА на Марс 2020 года объединит три основных области искусственного интеллекта.

· Роверы будут оснащены автономным вождением.

· Специальные системы искусственного интеллекта помогут марсоходам выполнять научные задания.

· Продуманная система планирования позволит марсоходу соответствующим образом корректировать свой «список дел».

Но ИИ не останавливается на достигнутом, технология когнитивного радио повысит эффективность времени отклика с помощью более продолжительных миссий, которые выходят за пределы Марса и позволяют спутникам принимать решения в режиме реального времени, не дожидаясь инструкций человека. В рамках своих постоянных усилий по исследованию космоса ИИ продолжает революцию в том, как мы используем данные в космосе для помощи в полетах на орбите и в дальнем космосе.

Цепочка добавленной стоимости коммерческого пространства

А теперь давайте посмотрим на другую сторону космической отрасли, которую большинство людей не замечают в новостях: стадию развития. Цепочка добавленной стоимости в коммерческой космической деятельности подрядчиков уровня 1–4 от предприятий до стартапов, все они предоставляют программное обеспечение, оборудование и сервисные решения, которые делают эти миссии и исследования возможными.

Как и любой подрядчик в космической отрасли, все дело в инновациях, низкой стоимости и наилучшем качестве для сохранения конкурентоспособности, что очевидно в случае SpaceX. Все начинается с цифровой трансформации. Хотя нам нравится думать, что большинство, если не все космические компании являются полностью цифровыми, это по-прежнему остается большой проблемой. Как и любая компания, оцифровка - это процесс, на реализацию которого требуется время, при этом интеграция цифровой платформы и затраты становятся ключевыми факторами. Космические организации всегда должны уделять внимание качеству, планированию и затратам; но сегодня он также создает ценность для клиентов, и именно здесь в игру вступает цифровой образ мышления с использованием ИИ. Улучшение экосистемы любой организации за счет оцифровки ведет к повышению скорости и маневренности, улучшенной интеграции, более экономичным моделям и прозрачности на каждом этапе процесса цепочки поставок и поддержки с помощью прикладного интеллекта. ИИ теперь становится частью бизнес-процессов, управления цепочками поставок, производства и тестирования. Компании теперь также обращают внимание на необходимость интеграции ИИ в основные функции организации посредством набора персонала, маркетинга и финансов, чтобы помочь создать инструменты для прогнозирования ресурсов, необходимых для оптимизации результатов и улучшения производства.

ИИ - это наука о данных, и большие объемы данных являются топливом для взрыва ИИ. В далеком прошлом искусственный интеллект считался слишком рискованным, слишком дорогим, недосягаемым и его можно было найти только в будущем, а будущее наступило сейчас. AI доказал свои возможности поддержки в предыдущих космических миссиях, а также вернулся на Землю с помощью умных голосовых помощников, таких как Alexa и Siri. Изучая ИИ с точки зрения бизнеса, нам нужно сосредоточиться на одном из его основных компонентов, называемом машинным обучением. Машинное обучение основано на обучении с использованием огромного количества информации и определении правильного и неправильного подхода в зависимости от ситуации. Именно это машинное обучение позволяет ИИ сосредоточиться на собранных данных, анализируя и определяя понимание эффективности. Затем это приведет к разработке более совершенных моделей прогнозирования для выявления проблем или оценки риска сбоев качества в цепочке поставок в организациях. Искусственный интеллект уже интегрирован с рядом решений для создания данных и имеет другие технологические преимущества:

  • Интернет вещей и активные теги. Датчики и преобразователи для отслеживания
  • Роботизированная автоматизация процессов. Новые инструменты, предназначенные для простых, повторяющихся административных процессов.
  • 3D-печать. Свобода создания прототипов
  • 3D Vision. Дополненная реальность для обучения операторов
  • Блокчейн. Обменивайтесь, подтверждайте и удостоверяйте документы в цифровом виде

Эти инструменты уже интегрированы или будут интегрированы с искусственным интеллектом, чтобы обеспечить реальный потенциал для оптимизации и создания ценности. Некоторые ключевые области, в которых мы уже наблюдаем этот прогресс в аэрокосмической отрасли, - это машинное обучение и визуализация OCR для определения процессов, происходящих в реальном времени, а затем использование прогнозного моделирования для решения проблем на более ранней стадии, когда это проще и дешевле. исправить. Еще одна область, не столь важная для B2B-сегмента космической отрасли, - это большие данные с открытым исходным кодом, используемые для понимания и анализа клиентского опыта. Это будет играть более важную роль, поскольку мы начнем видеть, как все больше космических услуг становится частью потребительской части, такой как сектор космического туризма. Поскольку космическая отрасль продолжает становиться все более цифровой за счет создания новых данных в производственных и операционных процессах, организации будут использовать искусственный интеллект для интеграции с другими технологиями с добавленной стоимостью для улучшения ключевых областей клиентов, операций и предложений. Но поскольку космические организации продолжают использовать ИИ, важно, чтобы они понимали, как отличить использование ИИ для понимания своей деятельности от использования ИИ для разработки новых продуктов или повышения их ценностного предложения.

Новая цепочка создания ценности для человека

Давайте не будем забывать о человеческом элементе в организациях. Изучая космос, мы понимаем необходимость использования ИИ для нечеловеческих миссий из-за критических факторов, таких как долголетие в космосе, ресурсы и возможности, в то время как миссии с экипажем будут продолжать интегрировать ИИ в качестве важного вспомогательного инструмента. В коммерческом бизнесе человеческий фактор имеет решающее значение для успеха машинного обучения. Машинное обучение возможно только через человеческую интеграцию. Ключевым моментом является исследование интерфейса и взаимодействия, обеспечивающее интуитивно понятную платформу для общения и совместной работы, поддерживающую естественное и интуитивное взаимодействие. Этот опыт общения между машинами и людьми должен включать эмоциональную и творческую сторону нашего человеческого элемента, чтобы машины действительно понимали наши команды и запросы в долгосрочной перспективе. Именно этот опыт позволит ИИ работать на пике возможностей для достижения ключевых результатов.

Движение вперед

Цифровое мышление и искусственный интеллект приводят к глубоким изменениям и расширяют возможности людей, поскольку они охватывают весь спектр, интегрируя исследовательскую, коммерческую и человеческую стороны новой космической экономики. Организации продолжат извлекать выгоду из подрывов в автоматизации, производстве, безопасности и человеческих ресурсах; все это ведет к более конкурентоспособным решениям для исследования космоса и приносит пользу космической экономике в целом для всех людей.