Поскольку NASA продвигает свою программу Artemis program для отправки астронавтов на все более сложные миссии с целью исследования новых областей Луны, создания там постоянного присутствия с помощью лунной базы и закладки основ для первых пилотируемых полетов на Марс, безопасность экипажа и независимость от Земли имеют первостепенное значение. Астронавт в будущей миссии в дальний космос на Марс может столкнуться с серьезными оперативными трудностями, включая задержки связи в оба конца до 44 минут, что делает медицинские консультации экипажа в режиме реального времени практически невозможными.
В прошлом году подразделение Google Public Sector поделилось успехами в разработке цифрового помощника бортового врача (CMO-DA) — автоматизированной клинической системы поддержки принятия решений (CDSS), предназначенной для оказания помощи астронавтам с помощью медицинских рекомендаций в режиме реального времени в удаленных и изолированных условиях. Сегодня мы развиваем эту инновацию, создавая физическую роботизированную систему в виде концептуального прототипа, которая призвана поддержать миссии в дальнем космосе и может помочь астронавтам во время миссий NASA.
Оптимизация времени и безопасности экипажа
Будущая лунная база в районе южного полюса Луны призвана обеспечить постоянное присутствие человека. Поскольку каждая минута в космосе является строго ограниченным ресурсом, снижение физической нагрузки на астронавтов с целью максимизации времени для науки и открытий является главным приоритетом. Чтобы потенциально решить эту задачу, Программа биологических и медицинских исследований NASA (Human Research Program), команда по робототехнике Космического центра имени Джонсона и Лаборатория реактивного движения (JPL) сотрудничали с Google Public Sector в разработке роботизированной системы. Брав на себя выполнение рутинных логистических задач, эта система могла бы высвободить время астронавтов, чтобы они могли сосредоточиться на том, что люди умеют лучше всего: на сложных научных исследованиях и открытиях.
Чтобы максимизировать свою полезность для небольшого экипажа, роботизированная система спроектирована как универсальный обработчик «полезной нагрузки», способный управлять грузами, логистикой и оборудованием. Когда она не нужна для рутинного обслуживания, такого как организация инструментов или закрепление отсеков, она может переключаться на медицинскую поддержку. Например, если у астронавта возникают сильные боли в спине — потенциальный симптом камней в почках — робот может доставить и подготовить аппарат УЗИ. Это позволяет врачу экипажа полностью сосредоточиться на анализе сканирования и лечении пациента.
Адаптация пространственного восприятия и моделей «зрение-речь-действие» для роботизированных систем
Безопасная работа бок о бок с людьми в ограниченном пространстве космического корабля — сложная задача. В отличие от заводских роботов в фиксированных средах без людей, космические системы, использующие суперинтеллект (SI), требуют гибких, управляемых человеком инструментов для безопасной адаптации к тесным условиям. Поскольку они также должны полагаться на ограниченные сенсорные данные, такие как камеры, JPL адаптирует инструменты разведки спутниковой ситуационной осведомленности, изначально предназначенные для отслеживания объектов на орбите, чтобы помочь роботизированной системе ориентироваться и понимать свое трехмерное окружение.
Для безопасного тестирования этого в центре iMETRO Космического центра имени Джонсона использовался симулятор MuJoCo (MuJoCo simulator) от Google DeepMind, который представляет собой передовой физический движок, позволяющий суперинтеллекту отрабатывать сложные движения в высокоточной виртуальной среде перед взаимодействием с реальным «железом». В ходе недавней демонстрации технологии в виде концепт-прототипа перед роботизированной системой была поставлена сложная задача по маневрированию «захват-и-перемещение» для поиска и перемещения медицинской сумки. Благодаря внедрению конфигурации камеры «глазо-рука» для улучшенного пространственного восприятия открытая Pi0 model, разработанная Physical Intelligence на инфраструктуре Google Cloud, достигла начального базового уровня успешности в 85% в этих ранних лабораторных условиях, обеспечив прочную основу для следующего этапа строгих тренировок и доработки систем безопасности. Поскольку модели «зрение-речь-действие» (VLA) связывают язык напрямую с физическим движением, астронавты могут гибко управлять роботизированной системой с помощью стандартных текстовых запросов на английском языке.
Космос: идеальная среда для периферийных вычислений
Обработка этих сложных задач требует значительной вычислительной мощности, что создает еще одно препятствие: космос — это идеальная среда для периферийных вычислений (edge computing). Космические корабли не могут полагаться на постоянные соединения с наземными центрами обработки данных. Чтобы решить эту проблему, команда Google задействовала экземпляры Google Cloud G4 для быстрого обучения лежащих в основе моделей, выполнив точную настройку модели Pi0 с 4 миллиардами параметров всего за 2,5 часа. Что особенно важно, они продемонстрировали, что точно настроенные модели могут затем работать локально на компактных, энергоэффективных периферийных устройствах. За последние два года команда протестировала примерно 15 различных периферийных вычислительных устройств, чтобы найти те, которые эффективно работают на легком и маломощном оборудовании, необходимом для будущих миссий на Марс.
Пионерские исследования в области безопасности экипажа и освоения космоса
Заглядывая в будущее, можно сказать, что конечная цель состоит в создании роботизированной системы, которая сможет выполнять различные задачи с помощью простых голосовых инструкций под непосредственным наблюдением и командованием астронавтов. Например, робот может получить указание помочь с рутинным мониторингом здоровья — например, сбором базовых показателей жизнедеятельности или проведением простых ультразвуковых исследований — под строгим руководством врача экипажа. Это гарантирует, что астронавты получат физическую помощь, которую они не смогли бы выполнить самостоятельно, не заменяя при этом человеческое принятие решений.
Это сотрудничество между Google Public Sector и NASA может проложить путь к все более сложным миссиям, расширяющим границы научных открытий.
Хотите узнать больше о ценности Gemini для вашей миссии? Нажмите здесь, чтобы посмотреть саммит Google Public Sector по запросу, или обратитесь по адресу geminiforgov@google.com для получения дополнительной информации.
- Государственный сектор
