Коинотда инқилоб: Сунъий йўлдош илк бор мустақил равишда объектларни қидиришни ўрганди

Коинот технологиялари соҳасида тарихий бурилиш юз берди: Ер кузатув сунъий йўлдоши инсон аралашувисиз, мустақил равишда ўзи қидираётган объектларни аниқлашга муваффақ бўлди. Апрел ойида амалга оширилган ушбу тажриба орбитада визуал-лингвистик модел (ВЛМ) қўлланилган илк ҳолат сифатида қайд этилди. Бу кашфиёт коинот датчикларининг имкониятларини тубдан ўзгартириб, уларнинг самарадорлигини янги босқичга олиб чиқиши кутилмоқда. Бу ҳақда Techcrunch.com хабар беради.

Одатда сунъий йўлдошлар катта ҳажмдаги хом маълумотларни Ерга узатади, у ерда эса таҳлилчилар махсус алгоритмлар ёки бевосита инсон кўзи ёрдамида тасвирларни ўрганиб чиқади. Бироқ Лофт Орбитал компанияси томонидан қурилган Ям-9 қурилмасида NASA Жет Пропульсион Лабораторй (ЖПЛ) мутахассислари яратган дастурий таъминот ишга туширилди. Бу тизим оддий инсон тилидаги сўровлар асосида қизиқарли ҳудудларни мустақил равишда ажратиб кўрсата олди.

Google DeepMind технологияси коинот хизматида

Мазкур муваффақиятнинг асосида Google DeepMind томонидан ишлаб чиқилган Гемма 3 модели ётади. Ушбу визуал-лингвистик модел чекланган техник имкониятларга эга бўлган қурилмаларда, яни маълумотлар марказидан узоқда ишлаш учун махсус мослаштирилган. ВЛМ моделлари матнли мантиқни тасвирларни таҳлил қилиш қобилияти билан бирлаштиради. Масалан, тадқиқотчилар моделдан табиат ва инсоният инфратузилмаси туташган ҳудудларни ёки темир йўл тугунлари атрофидаги иншоотларни топишни сўрашганида, сунъий интеллект бу вазифани муваффақиятли бажарди.

Ушбу намойиш икки жиҳатдан муҳим аҳамиятга эга. Қисқа муддатли истиқболда бу коинот датчикларини фойдалироқ қилади, чунки сунъий йўлдош маълумотларни орбитанинг ўзидаёқ саралаб, Ерга фақат энг муҳимларини юборади. Бу эса таҳлилчилар зиммасидаги улкан маълумотлар оқимини сезиларли даражада камайтиради. Узоқ муддатли истиқболда эса, бу коинотда кенг кўламли сунъий интеллект инфратузилмасини яратиш мумкинлигини исботлайди.

Доимий назорат ва мулоқот имконияти

Лофт Орбитал вакили Паул Лассерренинг TechCrunch нашрига маълум қилишича, ушбу технология коинотда "доимий навбатчилик" тизимини яратишга йўл очади. Эндиликда сунъий йўлдошга оддийгина қилиб: "Мен учун мана бу чегарани кузат ва шубҳали ҳолат сезилса, хабар бер", деган топшириқни бериш ва у билан мулоқот қилиш мумкин бўлади. Бу эса хавфсизлик ва мониторинг масалаларида мутлақо янги даражадир.

Ям-9 сунъий йўлдоши орбитага 2025-йилнинг кузида учирилган бўлиб, у компаниянинг сунъий интеллект лойиҳалари учун ўзига хос синов майдончаси вазифасини ўтайди. Қурилма бортида коинот ҳисоблаш ишлари учун энг етакчи чиплардан бири — NVIDIA Жетсон Орин АГХ GPU ўрнатилган. NASA ЖПЛ муҳандислари Гемма 3 моделини ушбу чекланган хотира ва ресурслар шароитида ишлаши учун сезиларли даражада соддалаштиришга муваффақ бўлишди.

Ҳозирда бошқа йирик компаниялар ҳам ушбу йўналишда фаол иш олиб бормоқда. Масалан, Планет Лабс ўз сунъий йўлдошларида оддий объектларни аниқлаш учун NVIDIA чипларидан фойдаланмоқда ва келажакда мураккаброқ ВЛМ моделларини жорий этишни режалаштирмоқда. Kepler Коммуникатионс ҳам коинотда ҳисоблаш қувватларини ошириш устида ишламоқда. Мақсад — бутун Ер юзини реал вақт режимида қамраб олувчи 50 тадан 100 тагача ақлли сунъий йўлдошлар туркумини яратишдир.