Просмотр исходного текста страницы Машинное обучение для управления космическим аппаратом (командный проект)

{{Карточка_командного_проекта
|name=Машинное обучение для управления космическим аппаратом
|company=[https://cs.hse.ru/lambda/ LAMBDA]
|semester=Осень 2017
|course=4
|number_of_students=2-3
|categorize=yes
}}

=== Что это за проект? ===
На околоземной орбите скопилось большое количество (~15-20k) техногенных объектов, создающих риск столкновения с космическими аппаратами. В случае опасного сближения, необходимо выполнить манёвр уклонения. Используя современные методы машинного обучения и эмулятор космического аппарата, вам предстоит: 
# предсказать время опасного сближения;
# построить лучшие траектории уклонения;
# сформировать рекомендации манёвров космического аппарата;
# (опционально) сделать красивую визуализацию, (опционально^2) с VR

Проект совместный со специалистами из [http://www.tsniimash.ru/ ЦНИИмаш].

=== Что самое интересное в проекте? ===
За последние 15 лет ИИ добился выдающихся успехов в повседневных задачах, с которыми успешно справляются люди (а с некоторыми и животные). Распознавание образов, речи, машинный перевод, компьютерные игры. Но те же методы с разной степенью успешности применяются и в более наукоёмких задачах - медицинской диагностики, информационном поиске, физике элементарных частиц, промышленном производстве. Мы верим, что космические технологии станут одной из этих областей - там есть культура сбора и анализа данных и (в силу высокой цены) запрос даже на небольшие улучшения.

=== Чему научатся студенты? ===
# Научатся современным практикам разработки программного обеспечения, как это делают в Яндексе
# Получат опыт построения реального продукта на базе машинного обучения
# Немного узнают про космос и баллистику

=== Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===
Студенты будут совместно строить архитектуру проекта и рецензировать код друг друга (bus factor > 1).
Есть 3 части, над которыми будет параллельная работа:
# предсказать время опасного сближения;
# построить лучшие траектории уклонения;
# сформировать рекомендации манёвров космического аппарата;

Кроме того, задачи оптимизации и машинного обучения имеют несколько подходов, исследование которых может производиться разными людьми.

=== Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===
# Симулятор для расчета положения и скорости космического объекта в любой момент времени по известным элементам орбиты на некоторый начальный момент времени
# База данных для хранения информации об элементах орбиты всего рассматриваемого множества космических объектов (несколько тысяч)
# Расчет опасных ситуаций используя симулятор
# Расчет маневров при действительно опасном сближении

=== Какие будут использоваться технологии? ===
# БД для хранения данных о КА
# Методы вычислотельной математики в симуляторе
# tensorflow/whatever для поиска траекторий 
=== Какие начальные требования? ===
Основные требования:
# Готовность довести проект до конца, нам нужен его результат.
# Python & C++
# ML
Рекомендуемые требования:
# Методы оптимизации
# Методы обучения с подкреплением aka RL

Опционально и отдельно от вышеперечисленного:
# Работа с 3D-графикой

=== Критерии оценки ===
Обсуждаемо в зависимости от числа и квалификации участников, baseline:
# отл. Все части проекта доведены до конца, протестированы все state-of-the-art подходы к RL и оптимизации
# хор. Все части проекта доведены до конца, получено решение на уровне baseline
# удовл. Написана основная инфраструктура проекта, рудиментарное решение финальных задач без заявок на оптимальность, с нереалистичными допущениями

=== Похожие проекты ===
# [https://indico.esa.int/indico/event/111/session/36/contribution/12/material/paper/0.pdf Optimal   Computation   of   Collision   Avoidance Maneuvers]
# [https://satellitesafety.gsfc.nasa.gov/CARA.html CARA: Conjunction Assessment Risk Analysis]
# [https://conference.sdo.esoc.esa.int/proceedings/sdc7/paper/1017/SDC7-paper1017.pdf Current Collision Avoidance service by ESA's Space Debris Office]
# [http://elib.dlr.de/74500/1/PaperSpaceOps2010.pdf Collision Avoidance Operations for LEO Satellites Controlled by GSOC]
=== Контактная информация ===
[mailto:nkazeev@hse.ru Никита Казеев]