Компания DeepSeek из Китая произвела сенсацию в области искусственного интеллекта, откроив новые возможности для космических организаций, только начинающих применять ИИ в исследовании космоса. ИИ выступает ключевым элементом в достижении полной автономии на орбите и управления растущим потоком объектов в космическом пространстве. Хотя такие компании, как Loft Orbital, уже показывают результаты в интеграции ИИ, массовое внедрение этой технологии в отрасли всё ещё находится на начальной стадии.
DeepSeek утверждает, что их продуктивность значительно выше при существенно меньших вычислительных затратах по сравнению с другими генеративными ИИ — категория моделей глубокого обучения, которые анализируют огромные объёмы данных для создания контента, ответов на запросы и прогнозирования возможных результатов, исходя из изученных закономерностей.
Высокая эффективность DeepSeek является важным преимуществом для задач в космосе, где ограничены пропускная способность и вычислительные ресурсы на борту. Кроме того, DeepSeek является моделью с открытым исходным кодом, что потенциально может стимулировать дальнейшие инновации в сфере ИИ.
Хотя детали ещё уточняются, если DeepSeek удастся оптимально функционировать в контексте меньших моделей, это может существенно упростить принятие решений ИИ в режиме реального времени для автономных спутников, исследования дальнего космоса и других сред с ограниченными ресурсами.
Как считает Дуглас Марш, генеральный директор Martian Sky Industries, компании, использующей ИИ для создания технологий уменьшения орбитального мусора, инновации DeepSeek могут помочь крупным языковым моделям «выйти на орбиту» для повышения уровня автономии.
«При наличии систем, которые взаимодействуют друг с другом, обучены и имеют оболочку, определяющую, что они наблюдают и какие процессы выполняют, можно переходить к дальнейшей автоматизации систем», — заявил Марш 30 января в кулуарах конференции.
Хотя DeepSeek и не превосходит другие платформы генеративных ИИ по функционалу, его основное достижение заключается в скорости обучения, что позволяет конкурировать с ними на равных.
«Это означает, что решение задач может происходить быстрее», — отметил Исаак Пассмор, специалист по технологиям в ASRC Federal. В ходе панельной дискуссии Пассмор предположил, что мы увидим ещё больше «моментов DeepSeek» в ближайшие 18 месяцев, которые кардинально изменят сферу ИИ.
Источник: iXBT
