Мы прошли долгий путь с момента первых космических полетов, и теперь у нас на борту наших космических кораблей самые современные системы авионики. Чем глубже мы уходим в космос, тем больше автономии требуется нашим космическим кораблям-роботам.
Под автономией я подразумеваю разработку моего вопроса на двух основных условиях:
1) Автономный контроль над незнакомыми условиями (Self Repair, GNC без вмешательства человека)
2) автоматический научный вывод и гипотеза и решения, основанные на выводе
Эти проблемы уже решены?
Если нет, то
Тогда мой вопрос сводится к следующему:
Какие нерешенные проблемы в робототехнике и авионике необходимо решить для таких миссий?
Что касается автономного управления, многое из этого уже разработано. Это должно было быть связано с длительными временными задержками между Землей и даже «близкими» пунктами назначения, такими как Марс. Марсоходы, например, могут самостоятельно перемещаться в близлежащие места ( статья Curiosity ). Это чрезвычайно ограничено по сравнению с автономными транспортными средствами, включенными в грандиозные задачи DARPA. Самыми большими препятствиями на пути внедрения этой технологии в космос является количество необходимых вычислений и требуемые датчики. Это можно сделать, но машины для испытаний DARPA имели гораздо большую мощность и массу. Для получения дополнительной информации об исследовательской стороне этого вопроса ищите SLAM ( одновременная локализация и сопоставление ).
Это дает вам систему, которая может перемещаться из точки А в точку Б. Это здорово, но ваш вопрос затрагивает более сложную проблему: как решить, куда вы хотите отправиться в первую очередь. Это начинает проникать в область искусственного интеллекта.
Есть много примеров искусственного интеллекта, которые очень хорошо работают в определенных областях. Например, миссия NASA Deep Space 1 продемонстрировала Remote Agent. Удаленный агент был программной системой, которая могла планировать (например, какая последовательность действий требуется для выполнения задачи), а также диагностировать неисправности внутри космического корабля (например, почему я не получил ответа после передачи своих данных? ). Для этого удаленный агент имеет модель базового оборудования и поддерживает «знания» о нем, такие как показания датчиков и команды срабатывания. Это работает хорошо, однако система ограничена. В основе лежит математическая модель POMDP., которую можно решить для оптимального действия с заданным состоянием системы (даже с учетом того, что часть этого состояния неизвестна). Но решение POMDP становится неразрешимым для больших/сложных систем. Поэтому он плохо масштабируется.
Делать выводы из научных измерений, определяющих будущие действия, — это неразрешимая область. На самом деле, я бы сказал, что он очень близок к цели создания ИИ общего назначения.
Итак, что касается первой части вашего вопроса: у этих проблем есть доказуемые решения. Это непросто, но при наличии достаточных ресурсов и усилий роботы, способные перемещаться автономно, возможны.
Для второй части: если область не может быть сильно ограничена, эти проблемы, как правило, неразрешимы. Однако приблизительные решения, которые, вероятно, «достаточно хороши», могут быть жизнеспособными.