Компания BosonQ Psi Federal получила контракт от SpaceWERX на проверку программного обеспечения, разработанного на основе квантовых технологий, для идентификации неизвестных объектов на околоземной орбите.
Читайте далее: Американские ученые разработали сверхтонкое покрытие, которое может обеспечить более быстрые и безопасные твердотельные батареи.
Нью-йоркская технологическая компания получила свой первый федеральный исследовательский контракт в США на разработку программного обеспечения, которое может помочь военным операторам быстрее идентифицировать неизвестные объекты на околоземной орбите. Контракт заключен в рамках программы SpaceWERX Open Topic Small Business Innovation Research (SBIR) и направлен на улучшение осведомленности о космическом пространстве с использованием машинного обучения с учетом физических ограничений.
Компания BosonQ Psi Federal (BQP) проведет валидацию нового программного приложения, которое сочетает в себе физические модели с вычислительными методами, вдохновленными квантовой механикой. Цель состоит в том, чтобы быстрее классифицировать неопознанные орбитальные объекты, используя при этом значительно меньше вычислительной мощности, чем традиционные модели искусственного интеллекта. Технология ориентирована на спутники и другие периферийные платформы, работающие со строгими ограничениями по энергопотреблению и вычислительной мощности.
Переполненная орбитальная среда
Увеличение числа спутников и космического мусора значительно затрудняет отслеживание активности на орбите. Американская сеть космического наблюдения ежедневно собирает от 18 000 до 25 000 наблюдений. Многие из этих обнаружений не могут быть немедленно связаны с известными спутниками или космическим мусором.
Эти неопознанные объекты, известные как некоррелированные треки (НКТ), могут включать в себя недавно запущенные космические аппараты, фрагменты столкновений или объекты, требующие более тщательного исследования. Задержки в их идентификации могут замедлить принятие оперативных решений и снизить общую осведомленность о космической обстановке.
Программное обеспечение BQP призвано ускорить этот процесс, сочетая физические ограничения с машинным обучением с использованием квантовых технологий. Компания заявляет, что такой подход обеспечивает точный вывод результатов ИИ без зависимости от облачной инфраструктуры, графических процессоров или будущих квантовых компьютеров. Вместо этого он разработан для работы непосредственно на процессорах, предназначенных для использования в космосе, и другом оборудовании с ограниченными ресурсами.
Больше новостей из мира инноваций
Посмотреть все 
В рамках проекта InnovationLos Alamos тестируются процессоры NVIDIA Vera для суперкомпьютеров, обеспечивающие в 12 раз более высокую производительность.
Sourse: interestingengineering.com
