Amazon Web Services активно позиціонує свій бізнес хмарної інфраструктури. Щоб отримати вигоду від перспектив генеративного штучного інтелекту для трансформації космосу та інших галузей.
За словами директора AWS з аерокосмічної та супутникової промисловості Клінта Крозьє, понад 60% клієнтів компанії, що займаються космічними та аерокосмічними послугами, вже використовують ті чи інші форми штучного інтелекту у своєму бізнесі, порівняно з однозначними цифрами приблизно три роки тому.
Крозьє прогнозує подібне зростання протягом наступних кількох років у космосі для генеративного штучного інтелекту, який використовує моделі глибокого навчання. Щоб відповідати на запитання або створювати контент на основі шаблонів, виявлених у масивних наборах даних, знаменуючи значний крок у порівнянні з традиційними алгоритмами машинного навчання.
Математичні досягнення, вибуховий обсяг доступних даних і дешевші й ефективніші чіпи для їх обробки є «ідеальним штормом» для зростання генеративного штучного інтелекту, сприяючи більш широкому застосуванню хмарних програм.
«За останній рік AWS фундаментально реорганізувався всередині, щоб ми могли створити правильні команди та організаційну структуру, щоб ми могли подвоїти генеративний ШІ», — сказав він.
Він сказав, що AWS створила осередок «генеративного штучного інтелекту для космосу» з кількох людей для взаємодії з хмарними клієнтами. Щоб допомогти розробити можливості наступного покоління.
Ці зусилля включають генеративну лабораторію штучного інтелекту, щоб клієнти могли експериментувати з новими способами використання цих нових можливостей.
Крозьє бачить три основні сфери використання генеративного штучного інтелекту в космосі: геопросторовий аналіз, проєктування космічних кораблів і управління сузір’ям.
Супутникові оператори спостереження Землі, такі як BlackSky і Capella Space, уже використовують ці інструменти. Щоб допомогти керувати пошуковими запитами та отримати більше інформації про свої геопросторові дані.
У виробничому секторі це тільки зародження, але Крозьє сказав, що інженери експериментують із тим, як генеративна модель штучного інтелекту, яка заповнюється параметрами дизайну, може створювати нові концепції, спираючись на потенційно невраховані дані, наприклад, з автомобільної промисловості.
«Незалежно від того, чи проєктуєте ви супутник, ракету чи космічний корабель, ви дозволяєте генеруючому штучному інтелекту виконувати цю дослідницьку роботу по всьому світу з десятиліттями даних, – сказав він, – а потім він повернеться та принесе вам щось нове, концепції дизайну, які ніхто раніше не передбачав для вашої команди як основи для початку вдосконалення».
Він сказав, що генеративний штучний інтелект також може допомогти операторам керувати все більш переповненими орбітами, допомагаючи моделювати сценарії тестування.
«Якщо у мене є угруповання з 600 супутників, я хочу змоделювати, як це угруповання буде поводитися за різних проєктних параметрів», — сказав він.
«Ну, я можу отримати модель двох концепцій, що робить мене надзвичайно неадекватним — але для їх моделювання потрібні час і гроші, або я можу змоделювати нескінченну кількість. Gen AI підкаже мені, які 25 найкращих випадків я повинен змоделювати для моїх можливостей моделювання, які дадуть мені найкращу оптимізацію дизайну, і тому ми бачимо, що це використовується таким чином».
Зусилля AWS щодо прискорення впровадження цих нових обчислювальних можливостей також включають стипендії. Та оголошене в листопаді зобов’язання забезпечити безкоштовне навчання ШІ для двох мільйонів людей у всьому світі до кінця 2025 року.