Tud-e az AI űrhajót tervezni? Tette fel a kérdést Csilling Ákos mérnök/fizikus a március 19-én megrendezett Simonyi Konferencián és rögtön az előadás elején be is mutatta a választ megadó képet, amin a ChatGPT által elképzelt Elysium Explorer űrhajónak a DALL-E készítette ábrázolása volt látható. A hatalmas, némileg ormótlan űrhajó a chatbot leírása alapján valóban ideális szállító eszközként szolgálhat a mélyűri felfedezésekhez, csak egy a bökkenő: olyan hozzávalókat tartalmaz, amelyek jelenleg még nem állnak rendelkezésre, csak a sci-fik részét képezik.

A fúziós reaktorokkal működő ionhajtómű, az elektromágneses védőpajzs és a könnyű, szén nanocsövekre alapozott kompozitból felépülő struktúra együttesének használata legalábbis még nem valós opció, ha az űrhajó tervezéséről van szó,

bár külön-külön a legtöbb komponens létezik és az űrbeli használatukat is tesztelik. A ChatGPT valószínűleg éppen ezért ruházta fel az Elysium Explorert ezekkel a technológiákkal: a mesterséges intelligencia rendszereket az interneten fellelhető anyagokból álló adatbázison gyakorlatoztatják és a ChatGPT hozzáfér a legaktuálisabb információkhoz is, innen már csak egy lépés, hogy összeszedje a legjobbnak ítélt űrtechnikai megoldásokat és kialakítsa a tökéletes űrhajót. Ahogy azt Csilling Ákos beismerte, ebben az esetben ő volt a felelős az eredményért, elvégre nem pontosította a chatbot számára a feladat célját és nagyon tág teret hagyott a tervezésnek. A válasz tehát a kérdésre: a mesterséges intelligencia tudna tervezni űrhajót, de ha működőképes példányt kell létrehozni, nem csak egy fantáziaterméket, akkor egyedül nem feltétlenül boldogul, mindenképpen az emberekkel való szoros együttműködésre van szüksége.

Ha viszont a kérdést megfordítjuk és azt mérjük fel, hogy lehet-e MI nélkül űrhajót készíteni, akkor is hasonló választ kapunk: lehet mesterséges intelligencia nélkül végezni a munkát, de egyre kevésbé éri meg, mivel az MI olyan hasznos segítséget tud nyújtani a mérnökök számára, ami megkönnyíti, felgyorsítja és lényegesen hatékonyabbá teheti a munkájukat. Csilling erre példaként egy ex-munkatársának az esetét hozta fel, aki "veterán" mérnökként mindent tudott a projektekről, így mindenki hozzá fordult segítségért, ha elakadt a munkával, emiatt egyszemélyes tanácsadóvá vált a környezetében. Hogy ne kelljen állandó jelleggel egy emberre támaszkodni a fejlesztések során, létrehoztak egy adatbázist, amiben az elmúlt idők projektjeinek, tesztjeinek és ezek eredményeinek adatait gyűjtötték össze és kereshetővé tették, ezután már mindenki magától is fellelhette a számára fontos anyagokat a számítógépen.

A mesterséges intelligencia ehhez hasonlóan segíthet: a már meglevő tudást dolgozza fel, rendszerezi és teszi sokkal egyszerűbben hozzáférhetővé az emberek számára,

akik így nem csak az információk széles tárházához kapnak jól alkalmazható kulcsot, hanem felszabadulhatnak a repetitív feladatok terhe alól is. Az egyébként izgalmas mérnöki munkának is számos ilyen pontja van: apró javítások és ellenőrzések serege, ami a szakértők idejét igényli és egyben elvonja a sokkal kreatívabb feladatok elől.
"Igazából elvárjuk, hogy ez gépesítve legyen[...]Nagyon kevesen vannak, akiknek az az álommeló, hogy reggeltől estig apró módosításokat végeznek." - fogalmazott Csilling Ákos.

Bosch az űriparban

Csilling Ákos karrierjét a CERN-ben (Európai Nukleáris Kutatási Szervezet) kezdte, ahol a nagyenergiájú fizikai kutatásokban vett részt, többek között a CMS detektor fejlesztésén is dolgozott. Később mérnökként a magyarországi Bosch csoporthoz került, ahol tudományos munkatársként segíti a fejlesztéseket. A Bosch ugyan nem az űrhajók tervezéséről híres, de valójában több fronton is kapcsolódik az űripari projektekhez: már a hatvanas évek óta terveznek olyan eszközöket és berendezéseket, amelyek az űrprogramok fontos részét képezik.

A cég első ilyen terméke az úgynevezett Bosch Nap volt: egy napszimulátor, amit 1966-tól használtak az űrhajók építése során a tesztelésekhez. A későbbiekben számos más projektben is szerepet kaptak a cég kutatói és termékei: tanulmányozták a bolygóközi elektromágneses tereket, részt vettek az Ariane-1 európai hordozórakéta hűtésének kialakításában, a nyolcvanas években elkészítették a műholdstabilizáló rendszert, melynek segítségével a jeleket pontosan a Föld megfelelő vételi területe felé lehetett irányítani. Egy űrsikló-küldetésben két Bosch gyújtógyertya biztosította a geofizikai kísérlet energiaellátását és a NASA Phoenix Mars-missziója során a Bosch egyik leányvállalatának speciális fúróját is használták a talajminták vételéhez.

A mesterséges intelligenciát egy különleges érzékelő megalkotásában alkalmazták, mikor az amerikai Astrobotic-kal együttműködésben kifejlesztették a SoundSee-t, ami a Nemzetközi Űrállomáson a berendezések által kibocsátott zajokat elemzi, és mesterséges intelligencia segítségével detektálja a hibákat, mielőtt azok még nagyobb problémát okozhatának.

Ez azonban még nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligencia szabad kezet kaphat és önállóan hozhat létre egy terméket. Az ember-gép kapcsolat állandó együttműködést igényel, az MI munkáját irányítani és ellenőrizni kell ahhoz, hogy megfelelő eredmény szülessen. Ha például az MI olyan űrhajót tervez, ami nem tud eljutni a Marsra, mert útközben elfogyna az üzemanyaga, akkor egy űripari mérnök meg tudja mondani, milyen változtatásokra van szükség a modellen, amivel kiküszöbölhetővé válik a probléma és ennek fényében adhat meg újabb utasításokat a mesterséges intelligencia számára. A gépi tanulási módszerekkel a rendszer saját hibáiból, illetve korábbi munkáiból is tanulhat, ennélfogva idővel egyre hasznosabb segítség válhat belőle, egy emberi jellemzőt azonban nem pótolhat: a kreativitást.

"A kreativitást nem lehet gépidővel pótolni",

emellett az innováció fontos elemét, az ötletelést sem lehet elvárni a mesterséges intelligenciától Csilling szerint. Viszont az MI 'hallucinációi', vagyis a valóságtól elrugaszkodott és megmagyarázhatatlan válaszai egy-egy kérdés esetében, a mérnöki logika kiegészítőjeként szolgálva új ötletek születéséhez vezethetnek.

A következtetések szerint tehát az MI, legyenek bármilyen fejlettek a legújabb neurális hálók, nagy nyelvi modellek és gépi tanulási algoritmusok, nem fogja elvenni akár az űripari, akár más területeken dolgozó mérnökök munkáját és nem fog tudni teljesen egyedül megoldani minden eléje kerülő feladatot, de hasznos eszközként szerves részévé válhat, illetve már vált is, a tervezési folyamatoknak. Az ember-gép együttműködés révén pedig egyszer talán egy olyan űrhajó is létrejöhet és elindulhat a mélyűr felfedezésére, ami ma még csak tudományos-fantasztikus fantáziának tűnik.

(Fotó: Bosch, a borítókép csak illusztráció: Coneyl Jay/Getty Images)