Microsoft Uluslararası Uzay İstasyonundaki (ISS) astronotların eldivenlerinin iyi durumda olmasını, yani güvenliğini etkileyebilecek herhangi bir aşınma ve yıpranma belirtisinin bulunmamasını sağlamaya yardımcı olacak yapay zekaya (AI) dayalı bir sistem geliştirdi. bunları kullanan profesyoneller. Bu hayati önem taşıyor çünkü astronotlar güvenliğin çok önemli olduğu ortamlarda kritik bilim görevlerini yerine getiriyor.
Eldivenler, diğer şeylerin yanı sıra aletleri takmak veya onarım yapmak için kullanılır. Düzenli kullanım, astronotların işlerini yapmaları için tehlikeli hale gelebilecek yırtık veya kesik gibi aşınmalara neden olabilir. ISS'deki bazı alanlar, yirmi yılı aşkın bir süredir mikrometeoritler gibi tehlikelere maruz kalmıştır. Bu küçük parçacıkların etkisi, korkuluklarda ve diğer yapısal elemanlarda çok sayıda keskin kenar oluşturdu. Ay ve Mars'ta daha fazla tehlike ortaya çıkacak, burada rüzgar veya su ile doğal erozyon olmaması, kaya parçacıklarının burada Dünya'daki çakıl taşları veya kum tanelerinden çok cam kırıkları gibi görünmesi anlamına geliyor.
Ekip MicrosoftNASA bilim adamları ve Hewlett Packard Enterprise (HPE) mühendisleriyle birlikte çalışarak, eldiven görüntülerini doğrudan ISS'de tarayıp analiz etmek için yapay zeka ve HPE'nin Spaceborne Computer-2'sini kullanan ve potansiyel olarak astronotlara sınırlı alanda özerklik kazandıran bir sistem geliştiriyor. dünyadan.
Kozmonot eldivenleri beş katmandan oluşur. Dış katman, kavrama sağlayan ve birinci koruyucu katman görevi gören kauçuk kaplı bir kaplamadan oluşur. Sırada, Vectran adı verilen kesilmeye dayanıklı bir malzeme tabakası var. Ek üç katman, giysinin basıncını destekler ve uzaydaki aşırı sıcaklıklara karşı koruma sağlar. Dış katman ağır yüklere dayanacak şekilde tasarlanmıştır, ancak aşınma Vectran katmanına ulaştığında sorunlar başlayabilir.
NASA ekibi, yerleşik eldiven monitörünü oluşturmak için hem uzay yürüyüşleri hem de yer eğitimi sırasında giyilen yeni, sağlam eldivenler ve eldivenlerle işe başladı. Daha sonra belirli aşınma türlerini (dıştaki kauçuklu silikon katmanın soyulmaya başladığı veya hayati önem taşıyan Vectran katmanının hasar gördüğü alanlar) tespit etmek için hasarlı eldivenlerin fotoğraflarını çektiler ve incelediler. Bu veriler daha sonra bulut tabanlı bir yapay zeka sistemini eğitmek için kullanıldı. Microsoft Azure ve sonuçlar gerçek hasar raporları ve NASA görüntüleriyle karşılaştırıldı. Araç, yapay zeka bulut bilişim yeteneklerini kullanarak, eldivenin belirli bir noktasına zarar verme olasılığına ilişkin bir tahmin oluşturdu.
Mürettebat üyeleri, uzaya girdikten sonra astronotların hava kilidindeki uzay giysilerini çıkarırken eldivenlerinin fotoğrafını çekiyor. Bu görüntüler daha sonra hemen ISS'deki HPE Spaceborne Computer-2'ye gönderilir ve burada eldiven analizör modeli, gerçek zamanlı olarak hızlı bir şekilde hasar belirtileri arar. Herhangi bir hasar tespit edildiğinde, NASA mühendisleri tarafından daha fazla çalışılması için alanları vurgulayan bir mesaj hemen Dünya'ya gönderilir.
Kıdemli yazılım mühendisi Ryan Campbell, "ISS'ye yapay zeka ve uç işlemeyi uygulayabildiğimizi ve eldivenleri gerçek zamanlı olarak analiz edebildiğimizi gösterdik" dedi. Microsoft Azure Uzay. "Çünkü işlem yaparken kelimenin tam anlamıyla astronotun hemen yanındayız, testlerimizi görüntülerin Dünya'ya geri gönderilebileceğinden daha hızlı gerçekleştirebiliyoruz."
Ukrayna'nın Rus işgalcilerine karşı savaşmasına yardım edebilirsiniz. Bunu yapmanın en iyi yolu, Ukrayna Silahlı Kuvvetlerine bağış yapmaktır. Hayat kurtarmak veya resmi sayfa aracılığıyla NBU.
Ayrıca okuyun: