Microsoft 국제우주정거장(ISS)에 탑승한 우주비행사들의 장갑이 양호한 상태인지, 즉 우주비행사의 안전에 영향을 미칠 수 있는 마모의 흔적이 없는지 확인하는 데 도움이 되는 인공지능(AI) 기반 시스템을 개발했습니다. 그것을 사용하는 전문가. 우주비행사는 안전이 가장 중요한 환경에서 중요한 과학 임무를 수행하기 때문에 이는 매우 중요합니다.
장갑은 무엇보다도 도구를 설치하거나 수리하는 데 사용됩니다. 정기적으로 사용하면 찢어지거나 베인 것과 같이 마모되어 우주 비행사가 작업을 수행하는 데 위험할 수 있습니다. ISS 자체의 일부 지역은 년 넘게 미세 운석과 같은 위험에 노출되어 있습니다. 이 작은 입자의 영향으로 난간 및 기타 구조 요소에 날카로운 모서리가 많이 생겼습니다. 바람이나 물에 의한 자연 침식의 부족으로 암석 입자가 지구상의 자갈이나 모래 알갱이보다 유리 조각처럼 보이는 달과 화성에서 더 많은 위험이 발생할 것입니다.
팀 Microsoft는 NASA 과학자 및 HPE(Hewlett Packard Enterprise) 엔지니어와 협력하여 AI와 HPE의 Spaceborne Computer-2를 사용하여 ISS에서 직접 장갑 이미지를 스캔하고 분석하여 잠재적으로 제한된 공간에서 탑승한 우주 비행사에게 자율성을 제공하는 시스템을 개발하고 있습니다. 지구에서.
우주 비행사 장갑은 겹으로 구성되어 있습니다. 외부 레이어는 그립을 제공하고 첫 번째 보호 레이어 역할을 하는 고무 코팅으로 구성되어 있습니다. 다음은 Vectran이라는 절단 방지 재료 층입니다. 추가 개의 레이어는 슈트의 압력을 지원하고 우주의 극한 온도로부터 보호합니다. 외부 레이어는 무거운 하중을 견디도록 설계되었지만 마모가 Vectran 레이어에 도달하면 문제가 시작될 수 있습니다.
온보드 장갑 모니터를 만들기 위해 NASA 팀은 새 장갑과 우주 비행 및 지상 훈련 중에 착용했던 장갑을 사용하여 시작했습니다. 그런 다음 그들은 손상된 장갑의 사진을 찍고 검사하여 특정 유형의 마모, 즉 외부 고무 실리콘 층이 벗겨지기 시작한 부분이나 중요한 Vectran 층이 손상된 부분을 발견했습니다. 이 데이터는 클라우드 기반 인공 지능 시스템을 훈련하는 데 사용되었습니다. Microsoft Azure와 그 결과를 실제 피해 보고서 및 NASA 이미지와 비교했습니다. 이 도구는 AI 클라우드 컴퓨팅 기능을 사용하여 장갑의 특정 위치에 대한 손상 확률 추정치를 생성했습니다.
우주에 진입한 승무원들은 에어록에서 우주복을 벗는 동안 우주비행사의 장갑을 촬영합니다. 그런 다음 이 이미지는 ISS에 탑재된 HPE Spaceborne Computer-2로 즉시 전송되어 장갑 분석기 모델이 실시간으로 손상 징후를 빠르게 찾습니다. 손상이 감지되면 NASA 엔지니어가 추가 연구 영역을 강조 표시하는 메시지가 즉시 지구로 전송됩니다.
수석 소프트웨어 엔지니어인 Ryan Campbell은 "우리는 ISS에 인공 지능과 엣지 프로세싱을 적용하고 장갑을 실시간으로 분석할 수 있음을 시연했습니다."라고 말했습니다. Microsoft 푸른 공간. "처리할 때 문자 그대로 우주비행사 바로 옆에 있기 때문에 이미지를 지구로 다시 보내는 것보다 더 빠르게 테스트를 실행할 수 있습니다."
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