Проникать в лёд на Энцеладе может оказаться лучшей стратегией, чем бурить его
Миры с ледяными океанами, такие как Европа или Энцелад, являются одними из самых перспективных мест для поиска внеземной жизни в Солнечной системе, поскольку на них есть жидкая вода. Но чтобы определить, скрывается ли что-либо в их инопланетных океанах, нам нужно преодолеть ледяной покров толщиной в десятки километров. Любые роботы, которых мы отправим пробираться через лёд, должны будут проделать большую часть работы самостоятельно, потому что связь с этими лунами занимает до 155 минут.
Исследователи, работающие над проектом Лаборатории реактивного движения НАСА по разработке технологии под названием Exobiology Extant Life Surveyor (EELS), возможно, найдут решение обеих этих проблем. Оно заключается в использовании управляемого искусственным интеллектом робота-змеи. И его уже построили.
Гейзеры на Энцеладе
Самой популярной идеей на тему того, как пробиться сквозь ледяной покров Энцелада или Европы, до сих пор было термическое бурение — метод, используемый для исследования ледников на Земле. При этом используется горячий бур, который просто расплавляет лёд. «Многие люди работают над различными подходами к термическому бурению, но все они сталкиваются с проблемой накопления осадочных пород, что влияет на количество энергии, необходимой для значительного продвижения через ледяной щит», — говорит Мэтью Глиндер, руководитель проекта EELS.
Поэтому вместо того, чтобы бурить новые отверстия во льду, команда EELS сосредоточилась на использовании уже имеющихся. Миссия «Кассини» обнаружила похожие на гейзеры струи, выбрасывающие воду в космос из отверстий в ледяном покрове вблизи южного полюса Энцелада. «Концепция заключалась в том, чтобы были высадиться вблизи жерла гейзера, затем робот должен был проползти по поверхности спутника, спуститься в жерло, исследовать его и через жерло спуститься дальше в океан», — говорит Мэтью Робинсон, руководитель проекта EELS.
Проблема заключалась в том, что лучшие снимки «Кассини» той области, где должен был бы приземлиться аппарат, имеют разрешение примерно 6 метров на пиксель, а значит, серьёзные препятствия для посадки могут остаться незамеченными. Ещё хуже то, что эти снимки крупным планом были монокулярными, а значит, мы не могли правильно определить рельеф местности. «Посмотрите на Марс. Сначала мы отправили орбитальный аппарат. Затем мы отправили посадочный аппарат. Затем мы отправили маленького робота. А потом мы отправили большого робота. Такая парадигма исследования позволила нам получить очень подробную информацию о местности», — говорит Рохан Тхаккер, руководитель проекта автономного управления EELS. «Но чтобы добраться до Энцелада, требуется от семи до 11 лет. Если бы мы следовали той же парадигме, нам потребовалось бы столетие», — добавляет он.
Вездеходные змеи
Чтобы справиться с незнакомой местностью, команда EELS создала робота, способного пройти практически через всё — универсальную змееподобную конструкцию длиной около 4,4 метра и диаметром 35 сантиметров, вдохновлённую биологическими примерами. Она весит около 100 килограммов (по крайней мере, на Земле). Она состоит из 10 практически идентичных сегментов. «Каждый из этих сегментов использует комбинацию из привода, меняющего форму, и привода, который вращает винты, установленные на внешней стороне сегментов, чтобы двигать робота по окружающей среде», — объясняет Глиндер. Используя эти два типа приводов, робот может двигаться, используя то, что команда называет «кожной тягой», которая опирается на вращение винтов, или используя один из различных видов движений, основанных на форме, которые опираются на приводы формы. «Робот способен передвигаться, просто благодаря прижатию к поверхности», — говорит Глиндер.
Стандартный набор датчиков установлен на голове и включает в себя набор стереокамер, обеспечивающих угол обзора в 360 градусов. Есть также инерциальные измерительные блоки (IMU), которые используют гироскопы для оценки положения робота, и лидарные датчики. Кроме того, у робота есть чувство осязания. «Мы собираемся установить датчики силы крутящего момента в каждом сегменте. Таким образом, у нас будет прямой крутящий момент плюс прямое ощущение сопротивления в каждом суставе», — объясняет Робинсон. Всё это должно позволить роботу EELS безопасно подниматься и спускаться по жерлам Энцелада, удерживаться на месте в случае извержений, прижимаясь к стенам, и даже ориентироваться только на ощупь, если камеры и лидар не работают.
Но, пожалуй, самой сложной частью создания робота EELS был его мозг.
Мозг космической змеи
О том, чтобы управлять EELS, находящимся на Энцеладе, вручную с Земли, не могло быть и речи из-за огромной задержки связи, поэтому команда пошла на практически полную автономность. Наземное управление будет ограничено выдачей общих команд, таких как «исследовать эту область» или «искать жизнь». «Представьте себе нечто вроде о программного обеспечения, позволяющего автомобилю Tesla передвигаться автономно – только у вашего автомобиля 48 рулевых колёс, 48 наборов педалей, и перемещается он в пространстве, где нет ни дорог, ни знаков «стоп», ни ограничений скорости», — объясняет Тхаккер. ИИ, управляющий роботом EELS, был построен на основе иерархической многоуровневой программной архитектуры, состоящей из двух категорий модулей, называемых оценщиками и контроллерами.
Оценщики самого низкого уровня получают информацию от внутренних датчиков, таких как IMU и датчики силы крутящего момента в сегментах, и используют её для определения состояния робота — падает ли он, скользит или ударяется обо что-то. Уровнем выше находятся оценщики, которые строят карту окружающей среды и определяют местоположение робота на основе данных с камер и лидаров. Самый высокоуровневый оценщик учитывает риск и решает, когда нужно двигаться быстро, а когда — осторожно. Контроллеры, отвечающие за принятие мер, варьируются от базовых систем управления приводами на самом низком уровне до планирования задач и движений на самом высоком уровне.
«У вашего разума есть две стороны. Есть интуитивная сторона, которая быстра, предвзята и очень маломощна, и есть логическая сторона, которая задаёт вопросы, оценивает ответы и пытается понять, что на самом деле происходит. Мы пытаемся использовать ту же схему, где есть две такие подсистемы», — говорит Тхаккер. Интуитивная часть EELS была построена с использованием машинного обучения, в ходе которого робот сам обучился тому, как двигаться. Логическая часть представляет собой модель, основанную на физике, с жёстко закреплёнными правилами безопасности, которые не позволяют роботу превышать определённую скорость, преодолевать склоны с определённым уклоном и так далее. Всё это должно помочь роботу EELS хорошо освоиться на чужих ледяных мирах.
Если он вообще туда попадёт.
«В настоящее время мы не являемся частью какой-либо полётной миссии», — говорит Робинсон. Однако, по его словам, архитектура EELS может быть использована во многих других местах, включая Землю. «Когда мы тестировали EELS на леднике Атабаска в Канаде, мы использовали его для реальных научных исследований. Мы разработали научный прибор, который измерял содержание соли в воде, текущей в леднике. У робота-змеи есть наземное и космическое применение. Его можно использовать для поисково-спасательных работ, изучения груды обломков и так далее. Но Энцелад остаётся для нас источником вдохновения», — утверждает Робинсон.
