항공우주 분야의 인공지능 활용

항공우주 분야에서 인공지능의 응용 분야에는 다음과 같은 로봇, 위성 운용, 데이터 분석, 천문지질학, 로켓 회수 등이 있습니다.

1. > 장애물 주위를 자율적으로 탐색하는 AI의 능력은 새로운 것이 아닙니다. Curiosity와 같은 화성 탐사선은 10년 넘게 화성 표면에서 완전 자율 탐색을 수행해 왔습니다. 로버의 센서는 암석, 분화구 및 기타 조건과 같은 환경의 위험 존재를 감지할 수 있습니다. 그러면 온보드 AI 시스템이 데이터를 분석하여 최적의 전방 경로를 결정하여 로버가 충돌 위험 없이 안전하게 통과할 수 있도록 보장합니다.

2. 위성 운영

AI는 위성 운영 방식을 혁신하여 위성 관리를 위한 보다 효율적이고 스마트하며 빠른 솔루션을 제공합니다. 예를 들어 SpaceX는 AI 기반 알고리즘을 사용하여 위성이 궤도에 있는 다른 위성과의 충돌을 방지하도록 돕습니다. 이 알고리즘은 위치와 속도를 포함한 위성 센서의 포괄적인 데이터를 사용하여 잠재적으로 위험한 기동을 식별하며, 탑재된 컴퓨터는 충돌을 피하기 위해 위성의 속도와 방향을 제어하고 조정합니다.

3. 데이터 분석

AI는 보다 정확하고 효과적인 임무 데이터 분석 방법을 제공함으로써 우주 탐사의 데이터 분석에 기여합니다. 기계 학습 알고리즘은 위성, 탐사선 및 기타 우주 탐사 도구의 데이터 패턴을 식별하여 잠재적인 발견이나 위험을 나타낼 수 있는 이상 현상을 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

4. 천문지질학

과학자들은 AI를 사용하여 분화구, 화산, 기타 표면 특징과 같은 행성과 위성의 지질학적 특징을 감지하고 분류할 수 있습니다. 이 기술은 또한 과학자들이 행성이나 달의 환경과 역사를 더 잘 이해할 수 있도록 행성 표면의 상세한 3D 모델을 생성하는 데 사용됩니다.

5. 로켓 복구

SpaceX는 로켓이 비행하는 방식을 개선하고 개선해 왔습니다. 그들은 더 나은 결정을 내리기 위해 로켓 센서와 원격 측정 시스템의 데이터를 모니터링하고 분석합니다. 로켓의 궤적과 속도를 보다 정확하게 제어할 수 있게 되었습니다. SpaceX는 또한 AI를 사용하여 로켓이 최상의 착륙 위치에 있도록 엔진 및 랜딩 기어를 제어하는 ​​등 로켓 착륙 프로세스의 특정 부분을 자동화합니다.