Des chercheurs de la Texas A&M University étudient l’utilisation de technologies d’assistant virtuel comme Siri pour une utilisation dans l’espace. Connu sous le nom de Daphne-AT, cette technologie peut être utilisée pour faciliter la prise de décision qui nécessite de grandes quantités de données précédemment apprises en temps réel.
Sur la planète, les assistants virtuels (EVA) sont généralement des personnes qui utilisent des plateformes technologiques partagées pour fournir une gestion exécutive, une technologie ou un soutien créatif. Daphne-AT permet une interaction moins humaine.
« Daphne-AT utilise une combinaison de la logique et de la prise de décision basée sur les données pour aider les astronautes à prendre des décisions éclairées lorsque des problèmes surviennent sur un vaisseau spatial », a déclaré le Dr Daniel Selva, professeur agrégé d’ingénierie aérospatiale à la Faculté d’ingénierie aérospatiale chez Texas A&M. « VA utilise des données de vaisseau spatial en temps réel pour détecter les anomalies, supposer qu’il cause le problème et fournir aux astronautes des informations sur la façon de résoudre le problème. »
L’outil VA utilise des flux de données en temps réel des spatiaux de contrôle environnemental et de systèmes de survie pour déterminer ce qui se trouve à l’intérieur et à l’extérieur des tolérances de base. S’il y a des niveaux en dehors des tolérances établies, Daphne-AT peut alerter les astronautes et les commandants et fournir des informations pour résoudre le problème.
Les chercheurs scolaires ont utilisé une combinaison de la réalité virtuelle (VR) et de simulations de laboratoire pour étudier l’efficacité de Daphne-AT. Au cours du test VR, les chercheurs ont testé le temps que les ingénieurs ont pris pour résoudre cinq anomalies avec ou sans support Daphne-AT, et ont constaté que l’utilisation des participants VAS avait moins de charges de travail mental et pouvait résoudre les anomalies plus rapidement.
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NASA / JPL-CALTECH / MSSS
De plus, les chercheurs ont été jugés sur la route et testés des ingénieurs de la NASA à l’installation Analog (HERA) de la recherche humaine à l’exploration (HERA) au Johnson Space Center de la NASA. Huit membres d’équipage de quatre participants sont restés chacun à Hera pendant 45 jours, avec des résultats qui différaient des résultats universitaires, indiquant que le soutien de Daphne-AT n’a eu aucun impact significatif sur le moment des participants dans la résolution d’anomalies.
« Une partie de la différence est due aux différences dans les niveaux de formation et d’expérience des participants », a déclaré Selva. « Il n’y a que tant d’anomalies qui peuvent être présentées aux participants. Les experts formés ont plus de temps avec VA et plus d’occasions de résoudre diverses anomalies. »
Cette technologie est toujours en cours de développement. Ceci est le résultat de l’attrait de Selva à vie à l’espace. « Depuis longtemps, je suis fasciné par deux choses: l’exploration spatiale et l’intelligence (humaine et artificielle) », a-t-il déclaré à Newsweek.
« Lorsque les ingénieurs de la NASA ont travaillé sur des systèmes d’aide à la décision intelligents pour concevoir et planifier des missions spatiales, j’étais particulièrement intéressé à faire équipe humains et aux équipes pendant le journal (2008-2012). J’ai continué avec l’idée en tant que professeur adjoint chez Cornell, où j’ai développé mon propre modèle linguistique en tant qu’interface linguistique naturel pour les assistants de l’IA. Il est fiable pour nos problèmes particuliers, mais parce que nous utilisons la réponse précoée, il a une étendue limitée, il a une étendue limitée et une réponse à la réponse.
Selva travaille sur un projet avec sa femme, le Dr Ana Diaz Artilles. «Nous avons écrit la proposition originale à la NASA pour étudier les assistants d’IA et aidé les astronautes avec la résolution anormale du vaisseau spatial.
« En outre, l’environnement de la Texas A&M University était parfait pour développer ce projet. Le Dr Bonnie J. Dunbar, le Co-I du projet, a pu tirer parti de l’incroyable expérience des anciens astronautes et du projet Co-I, le professeur Bonnie J. Dunbar. Pour le développement futur d’assistants d’IA similaires.
Les résultats de la première étude Daphne-AT ont été publiés dans le Journal of Aerospace Information Systems by Selva et Diaz Artiles. Les co-auteurs incluent le Dr Bonnie J. Dunbar, professeur d’ingénierie aérospatiale à Texas A&M, et le Dr Raymond Won, ancien astronaute de la NASA et professeur agrégé de statistiques au Texas A&M.
