NASA’nın ilk TechLeap Ödülü’nün kazananları, 12 günlük bir stratosfer uçuşunun ardından şimdi Dünya, Ay veya diğer dünyalar üzerinde uçan küçük uzay araçlarının otonom gözlem yeteneklerini geliştirebilecek teknolojilerin verilerini analiz ediyorlar. Bu yükler, TechLeap Otomatik Gözlem Challenge No. 1 kapsamında seçildi. Bu etkinlik, ekiplerin orman yangınları, toz ve buhar sütunları gibi benzersiz aerosol dağılımları veya Satürn ve Jüpiter’in buzlu uydularındaki gayziler gibi kısa ömürlü olayları otomatik olarak tespit etme, konumlandırma, izleme ve veri toplama teknolojileri geliştirmelerini istedi.
NASA’nın Armstrong Uçuş Araştırma Merkezi’nde yönetilen Uçuş Fırsatları programı, araştırma ekiplerine ilk bireysel uçuş testlerinden yaklaşık bir yıl sonra, üç araştırma ekibine uçma, sorunları giderme ve yeniden uçma olanağı sağladı. Bu üç yükü de içeren ikinci yüksek irtifa balon uçuşu, ekiplere daha uzun süreli bir algılama ve veri toplama fırsatı vererek maliyeti verimli bir şekilde gerçekleştirildi.
Bu ekipler, Texas A&M Üniversitesi’ndeki SEAK (Sistem Mühendisliği, Mimarlık ve Bilgi) Lab; Kaliforniya’daki Cal Poly Pomona’da bulunan Bronco Space; ve Colorado’nun Nunn bölgesinde bulunan küçük bir uygulamalı robotik araştırma enstitüsü olan Orion Labs.
Bu en son uçuş, 24 Mayıs’ta Güney Dakota, Hurley’den Sioux Falls merkezli Aerostar’dan yüksek irtifa balonu ile fırlatıldı. Ekipler, yüklerini uçuşa entegre ederken işbirliği yaparak, fırlatmadan önce çeşitli teknik sorunları çözmelerine yardımcı oldular.
Balonun belirli bir alanın üzerinde birkaç gün boyunca asılı kalması bekleniyordu, ancak bir fırtına onu çok daha güneye taşıdı. Aerostar balonu tekrar doğru rotaya getirmek için yoğun çaba sarf etti, ancak ekipler yalnızca amaçladıkları hedeflerin bazılarını gözlemleyebildi. Ancak bu uçuş, araştırmacıların uzayda çalışabilecekleri ortamları deneyimlemelerini ve uzun vadeli algılama verileri toplamalarını sağlama hedefini başardı.
Danielle McCulloch, NASA Armstrong’daki Uçuş Fırsatları programının program yöneticisi, “Fırtına tarafından neden olan tahmin edilemez uçuş yolu zorluydu, ancak bu sürecin bir parçası” dedi. “Programımız ‘uç-düzelt-uç’ yaklaşımını benimser, çünkü risk alma, uzay teknolojisinin hızlı ilerlemesi için esastır. Bu araştırmacıların bu hızlı uçuş testlerini kullanarak NASA ve ülkenin ihtiyaçlarını karşıladığını görmekten mutluluk duyuyoruz.”
Algılama ve Veri Odaklı
SEAK Lab’ın SNAP (Doğal ve Yapay Sütunlar için Uydu) teknolojisi, yangın ve volkanik aktivite gibi aerosol sütunları gibi olayları otomatik olarak tanımlamak ve sınıflandırmak için görünür ve kızılötesi görüntüleme kullanır. Isı sorunları ve kamera pozlamasını kontrol etme zorlukları nedeniyle, ekip, SNAP’in sütun izleme yeteneğini Ağustos 2022’deki ilk uçuşlarında kısmen test etme başarısına sahip oldu. Ancak bu uçuş, takımın bu sorunları aşmak ve sistemlerini geliştirmek için değerli bilgiler sağladı. SNAP kameraları ve yerleşik bilgisayar sistemi için belirlenen iyileştirmeler entegre edildi, Aerostar’ın termal odasında test edildi ve bu ikinci uçuş sırasında daha fazla test edildi.
Ben Gorr, Texas A&M mezunu ve takım üyesi, “Keşfettiğimiz sorunları düzeltmek için çalıştık ve bu ikinci uçuşun yapılmasını sağlayan Uçuş Fırsatları’na minnettarız” dedi. “Umarım bu yük, öncekinden çok daha ince bir mekansal ölçekte aerosol sütunlarını izlemenin yolunu açar.”
Bronco Space’in orman yangını tespit sistemi olan Bronco Ember, yapay zeka ile kısa dalga kızılötesi kamerayı birleştirerek orman yangınlarını potansiyel olarak daha hızlı ve daha doğru bir şekilde tespit etmeyi sağlar. Bu uçuşta, takım, Temmuz 2022’deki uçuş testlerinde toplanan verilere dayanarak belirledikleri sistemin tespit ve izleme tutarlılığını iyileştirmek için yaptıkları düzeltmeleri test etti.
Orion Labs’in QEOBS (Kuantum Yer Gözlemevi), uzay aracında kuantum makine öğreniminin, hava kütleleri üzerindeki yerçekimi dalgalarını tespit de dahil olmak üzere çeşitli Dünya gözlem görevleri için veri işleme ihtiyacını azaltabileceğini göstermeyi amaçlar. Atmosferik yerçekimi dalgaları, havadaki dalgalanmaların, fırtınalar gibi atmosferdeki bozukluklardan veya tepeler ve dağlar gibi araziden kaynaklanan havadaki akışı etkileyen nedenlerden kaynaklanır.
Takım, ilk uçuşlarında makine öğrenme iş akışının sistemin veri işleme yeteneğini doğruladı. Ekip, bu ikinci uçuşun uzatılmış süresini, görsel atmosferik yerçekimi dalgalarının tespiti, yeni bir modeli eğitme ve daha fazla veriyi işleme test etmek için kullandı.
Daha Fazla TechLeap Uçuşları Yakında
NASA’nın Uçuş Fırsatları programı, acil ihtiyaçları ele alan teknolojileri tanımlama ve test etme hızını artırmak için TechLeap Ödülü’nü kurdu. Bu ilk TechLeap yarışması, NASA’nın Ames Araştırma Merkezi’ndeki Küçük Uzay Aracı Teknolojisi programı ile işbirliği içinde tasarlandı.
İkinci bir TechLeap Ödülü yarışması olan Gece Zamanı Hassas İniş Challenge No. 1, kazanan ekiplerin gelecekteki diğer dünyalarda uzay keşfinde yardımcı olabilecek karanlıkta arazi tehlikelerini tespit etmek için algılama sistemleri geliştirmelerini istedi. Bu kazananların teknolojilerinin önümüzdeki aylarda uçuş testine tabi tutulması bekleniyor. Yakın gelecekte başka zorluklar da planlanmaktadır.