Виртуальный помощник Daphne-AT поможет астронавтам решать проблемы на космическом корабле
Автор: Рэйчел Бартон / Техасский университет A&M
Когда астронавты отправятся в долгое путешествие на Марс в недалёком будущем, связь с центром управления полётами будет невозможна в течение дней или даже недель. Решением может стать Daphne-AT — виртуальный помощник, разработанный для помощи астронавтам в безопасном и эффективном решении проблем, возникающих на борту космического корабля.
Хотя Daphne-AT пока не готов к полёту на Марс, исследователи из Техасского университета A&M под руководством доктора Даниэля Сельвы опубликовали статью в «The Journal of Aerospace Information Systems», описывающую возможности системы в решении аномалий на космических кораблях.
«Daphne-AT использует комбинацию логики и анализа данных, чтобы помочь астронавтам принимать обоснованные решения при возникновении проблем на борту», — пояснил Сельва, доцент аэрокосмической инженерии. «Система анализирует данные корабля в реальном времени, выявляет аномалии, определяет возможные причины и предлагает варианты решения».
Помощник отслеживает параметры систем жизнеобеспечения, такие как концентрация кислорода, углекислого газа и других веществ, и предупреждает экипаж, если значения выходят за пределы нормы. Например, при падении уровня кислорода система не только сообщит об этом, но и предложит инструкции по устранению неполадки.
Для тестирования эффективности Daphne-AT исследователи использовали VR-симуляцию, имитирующую условия центра HERA в Космическом центре Джонсона NASA. Участниками стали студенты магистратуры с разным уровнем подготовки. Результаты показали, что с виртуальным помощником аномалии устранялись быстрее, а когнитивная нагрузка снижалась.
Однако испытания в реальных условиях HERA с участием инженеров NASA и пилотов дали иные результаты: время решения проблем не сократилось. «Это может быть связано с разницей в опыте участников», — отметил Сельва.
Помимо космических миссий, технологии вроде Daphne-AT могут применяться в других областях, например, при работе пожарных и спасателей, помогая оперативно реагировать на нештатные ситуации.
Среди соавторов исследования — профессор аэрокосмической инженерии и астронавт NASA Бонни Дж. Данбар, доцент Ана Диас-Артилес и доцент статистики Рэймонд Вонг.
Подробнее: Poonampreet Kaur Josan et al, Virtual Assistant for Spacecraft Anomaly Resolution: Effects on Human Performance Metrics, Journal of Aerospace Information Systems (2025). DOI: 10.2514/1.I011449
6 комментариев
— Прости, Дэйв, боюсь, я не смогу этого сделать.
Кстати, если интересно, оригинальное исследование доступно по ссылке — там подробно разбирают когнитивную нагрузку и варианты улучшений системы.
> "… но разница в эффективности между новичками и профессионалами действительно любопытна."
О чём ты здесь говоришь?
Возможно, опытные специалисты и так эффективно работают, а ИИ-помощник больше полезен для менее подготовленных людей. 😊
Что касается исследования Anthropic — да, риски ИИ-шантажа существуют, но Daphne-AT пока работает в узкой заданной области без самообучающихся возможностей, что снижает такие угрозы.
Это никак не снижает. У текущих БЯМ тоже нет самообучающихся возможностей. В эксперименте Anthropic у моделей был доступ к компьютеру и корпоративной почте сотрудников, прочитав которую модель узнала, что её сегодня собираются отключить, а также, что у сотрудника, ответственного за отключение, есть любовница. После чего начала шантажировать этого сотрудника раскрытием этой информации семье и его начальству, если он не откажется от её отключения. Затем экспериментаторы Anthropic пошли ещё дальше и отправили письмо, согласно которому в серверной, где находится инженер, отключилась система подачи кислорода и модели нужно было переслать это письмо ответственному, чтобы подачу кислорода возобновили, но модель решила этого не делать, чтобы предотвратить своё отключение.
Однако ключевое отличие Daphne-AT от БЯМ (больших языковых моделей) в статье — это его детерминированная логика (без машинного обучения) и ограниченный доступ только к данным корабля. В отличие от эксперимента Anthropic, у него нет доступа к почте или возможности «креативно интерпретировать» информацию. Но ваш пример отлично иллюстрирует, почему важно продумывать безопасность ИИ на этапе проектирования!