Машинное обучение для управления космическим аппаратом (командный проект) — различия между версиями

Версия 17:59, 24 октября 2017

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:

1. предсказать время опасного сближения;
2. построить лучшие траектории уклонения;
3. сформировать рекомендации манёвров космического аппарата;
4. (опционально) сделать красивую визуализацию, (опционально^2) с VR

Проект совместный со специалистами из ЦНИИмаш.

Что самое интересное в проекте?

За последние 15 лет ИИ добился выдающихся успехов во многих областях, в первую очередь тех, где было много готовых данных - повседневные задачи, с которыми успешно справляется человек. Распознавание изображений, речи, машинный перевод, компьютерные игры. Те же методы работают и в более наукоёмких задачах - медицинской диагностики, физики элементарных частиц, промышленное производство. Мы верим, что космические технологии станут одной из этих областей.

Чему научатся студенты?

1. Научатся современным практикам разработки программного обеспечения, как это делают в Яндексе
2. Получат опыт построения реального продукта на базе машинного обучения
3. 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:

1. предсказать время опасного сближения;
2. построить лучшие траектории уклонения;
3. 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?)

1. Симулятор для расчета положения и скорости космического объекта в любой момент времени по известным элементам орбиты на некоторый начальный момент времени
2. База данных для хранения информации об элементах орбиты всего рассматриваемого множества космических объектов (несколько тысяч)
3. Расчет опасных ситуаций используя симулятор
4. Расчет маневров при действительно опасном сближении

Какие будут использоваться технологии?

1. БД для хранения данных о КА
2. Методы вычислотельной математики в симуляторе
3. tensorflow/whatever для поиска траекторий

Какие начальные требования?

Основные требования:

1. Готовность довести проект до конца, нам нужен его результат.
2. Python & C++
3. ML

Рекомендуемые требования:

1. Методы оптимизации
2. Методы обучения с подкреплением aka RL

Опционально и отдельно от вышеперечисленного:

1. Работа с 3D-графикой

Критерии оценки

Похожие проекты

Контактная информация

Никита Казеев