Холловские двигатели, работающие на основе плазмы, являются ключевой технологией для современных космических миссий, включая спутники SpaceX Starlink и зонд NASA Psyche. Эти двигатели обладают высокой топливной эффективностью и способны создавать значительную тягу при относительно низком энергопотреблении. Их применение охватывает широкий спектр задач, от поддержания строя космических аппаратов до выполнения маневров схода с орбиты и глубококосмических исследований. Однако, традиционные методы прогнозирования производительности этих двигателей сталкиваются с ограничениями, не позволяя точно моделировать сложные плазменные явления и ограничиваясь узким диапазоном условий. Это приводит к низкой точности прогнозов и замедляет процесс разработки.
Ученые из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработали новаторский метод прогнозирования, основанный на искусственном интеллекте. В основе этого метода лежит ансамбль искусственных нейронных сетей, обученный на массиве из 18,000 наборов данных, сгенерированных разработанным ими инструментом компьютерного анализа. Точность инструмента была подтверждена экспериментальными данными с погрешностью менее 10%. Созданная на основе этих данных модель искусственного интеллекта работает как цифровой двойник, позволяя в считанные секунды предсказывать характеристики двигателя, такие как тяга и потребляемый ток, в зависимости от изменяющихся параметров, например, расхода топлива и магнитного поля.
Модель демонстрирует впечатляющую точность. Для собственных Холловских двигателей KAIST класса 700 Вт и 1 кВт средняя ошибка предсказания составила менее 5%. А для высокомощного двигателя в 5 кВт, разработанного исследовательской лабораторией ВВС США, ошибка не превысила 9%. Этот прорыв не только ускоряет процесс разработки и оптимизации Холловских двигателей, но и существенно снижает затраты. Метод применим к двигателям различной мощности и открывает новые возможности для исследований и разработок ионных источников, используемых в различных отраслях, включая производство полупроводников, обработку поверхности и нанесение покрытий.
Разработка началась в 2003 году, когда группа профессора Вонхо Чо (Wonho Choe) из Департамента ядерной и квантовой инженерии KAIST приступила к исследованию электрических двигателей. Совместно с компанией Cosmo Bee Co., Ltd., специализирующейся на электрических двигателях и являющейся стартапом лаборатории KAIST, разработанный с применением ИИ Холловский двигатель будет протестирован в космосе на кубсате K-HERO во время четвертого запуска ракеты-носителя Nuri в ноябре этого года.
Искусственный интеллект не только способен с высокой точностью прогнозировать поведение Холловских двигателей, но также позволяет изучать взаимосвязь между различными параметрами конструкции и характеристиками производительности. Первым автором исследования является аспирант Чжэхон Пак (Jaehong Park) из Департамента ядерной и квантовой инженерии KAIST. Результаты исследования были опубликованы в журнале Advanced Intelligent Systems и удостоены чести быть размещенными на обложке журнала. Этот прорыв представляет собой значительный шаг вперед в развитии космических двигателей, и его влияние на будущие космические миссии и промышленные применения сложно переоценить.
Изображение носит иллюстративный характер
Ученые из Корейского института передовых технологий (KAIST) разработали новаторский метод прогнозирования, основанный на искусственном интеллекте. В основе этого метода лежит ансамбль искусственных нейронных сетей, обученный на массиве из 18,000 наборов данных, сгенерированных разработанным ими инструментом компьютерного анализа. Точность инструмента была подтверждена экспериментальными данными с погрешностью менее 10%. Созданная на основе этих данных модель искусственного интеллекта работает как цифровой двойник, позволяя в считанные секунды предсказывать характеристики двигателя, такие как тяга и потребляемый ток, в зависимости от изменяющихся параметров, например, расхода топлива и магнитного поля.
Модель демонстрирует впечатляющую точность. Для собственных Холловских двигателей KAIST класса 700 Вт и 1 кВт средняя ошибка предсказания составила менее 5%. А для высокомощного двигателя в 5 кВт, разработанного исследовательской лабораторией ВВС США, ошибка не превысила 9%. Этот прорыв не только ускоряет процесс разработки и оптимизации Холловских двигателей, но и существенно снижает затраты. Метод применим к двигателям различной мощности и открывает новые возможности для исследований и разработок ионных источников, используемых в различных отраслях, включая производство полупроводников, обработку поверхности и нанесение покрытий.
Разработка началась в 2003 году, когда группа профессора Вонхо Чо (Wonho Choe) из Департамента ядерной и квантовой инженерии KAIST приступила к исследованию электрических двигателей. Совместно с компанией Cosmo Bee Co., Ltd., специализирующейся на электрических двигателях и являющейся стартапом лаборатории KAIST, разработанный с применением ИИ Холловский двигатель будет протестирован в космосе на кубсате K-HERO во время четвертого запуска ракеты-носителя Nuri в ноябре этого года.
Искусственный интеллект не только способен с высокой точностью прогнозировать поведение Холловских двигателей, но также позволяет изучать взаимосвязь между различными параметрами конструкции и характеристиками производительности. Первым автором исследования является аспирант Чжэхон Пак (Jaehong Park) из Департамента ядерной и квантовой инженерии KAIST. Результаты исследования были опубликованы в журнале Advanced Intelligent Systems и удостоены чести быть размещенными на обложке журнала. Этот прорыв представляет собой значительный шаг вперед в развитии космических двигателей, и его влияние на будущие космические миссии и промышленные применения сложно переоценить.
