«Развитие частных космических компаний играет ключевую роль в стимулировании экономического роста страны»
Компания: SR Space
Дата основания: 2020 год
Число сотрудников: 97 человек (на февраль 2024 г.)
Дарья Чудная, заместитель генерального директора по коммуникациям SR Space
Даниил Степанов, ведущий разработчик машинного обучения SR Data (входит в холдинг SR Space)
Как появилась компания SR Space?
Дарья: Идея создания частной космической компании SR Space (первоначально Success Rockets) принадлежит основателю и генеральному директору компании Олегу Мансурову. Он довольно рано увлекся астрономией, астрофизикой и космологией. Исследовал русский космизм и связанные с ним труды. Постепенно Олег превратил свое увлечение сперва в хобби, затем — в научную деятельность. Этому способствовали все возрастающий интерес к сфере и склонность к инженерному делу. И вскоре, в 2020 году, увлечения Олега и его научная деятельность стали основой для бизнеса.
Русский космизм – это философское и культурное течение, возникшее в России в начале XX века. Оно объединяло идеи космической философии, трансгуманизма и веру в будущее технологическое вознесение человека. Космизм выдвигал идею о том, что человечество может достичь чрезвычайно больших возможностей, включая колонизацию космоса, через технологический и научный прогресс.
Олег смог найти единомышленников, разделяющих его идеи, главная из которых заключается в том, что космос может стать точкой роста для нашей экономики, а также сферой, которая объединит разные поколения.
Сегодня в структуру SR Space входят девять дочерних компаний, которые объединяют широкий спектр деятельности и различные проекты. В конце июля 2023 года мы отметили 3 года. И фактически мы “пришли” в космос через IT. Иными словами, мы начали с космонавтики, но с точки зрения IT-приложений, сервисов и услуг на основе космических данных. Многие коллеги, которые сейчас работают в компании, изначально развивались именно в этой сфере. Исследуя российский рынок, мы обнаружили нехватку космических данных с одной стороны, и растущую потребность в их получении – с другой.
Сотрудники SR Space провели углубленный анализ рынка для оценки ситуации, в результате чего появилась идея создания IT-сервисов и услуг на основе космических данных. В процессе стало понятно, какие игроки есть в России, какие – за рубежом; насколько каждый из нас (все, кто живет на планете Земля) становится с одной стороны пользователем космических технологий, с другой – информационных технологий; какова динамика и насколько она стремится вверх.
«Космические технологии — один из ключевых аспектов, лежащих в основе технологического суверенитета любого государства»
После тщательного изучения данного направления, наше внимание привлек рынок космических аппаратов. Так, в конце 2023 года по открытым данным на орбите находилось более 7 тыс. аппаратов, из них российских — 229 спутников (такие данные на 26 декабря 2023 года привели в Госкорпорации “Роскосмос”). То есть спрос на космические аппараты довольно высокий. Нам стало понятно, что интересны не только данные, но и аппараты, передающие их.
Космические технологии — один из ключевых аспектов, лежащих в основе технологического суверенитета любого государства, поэтому важно наращивать спутниковые группировки. С учетом этого возникает закономерный вопрос: каким образом эффективно выводить спутники на орбиту. Здесь важно учесть, что речь идет не только о крупных космических аппаратах, но и о маленьких спутниках. Это могут быть кубсаты и малые космические аппараты в пределах 200-250 кг.
Кубсат (CubeSat) – это миниатюрный искусственный спутник, представляющий собой конструкцию с габаритами 10×10×11,35 сантиметров. Стандартный кубсат имеет обозначение 1U. Допускается варианты размеров 1,5U, 2U, 3U и так далее. Вес кубсата размерностью 1U обычно не превышает 1,33 кг. Стоимость вывода таких спутников на орбиту очень невелика. Поэтому такие спутники широко используются для проведения научных и технологических исследований в космосе, облегчая доступ к космической среде для образовательных и научных целей.
В России на сегодняшний выводить космические аппараты могут лишь ракеты Госкорпорации “Роскосмос”. По сути любая компания, которая занимается разработкой космических аппаратов и имеет лицензию на осуществление космической деятельности (также выдается ГК «Роскосмос» — прим.) может прийти в Роскосмос и получить услугу по отправке данного аппарата на орбиту при соблюдении всех необходимых требований. Однако, если для запуска требуется ракета тяжелого или сверхтяжелого класса, производителям иногда довольно долго приходится ждать запуска, в рамках которого их аппараты станут частью полезной нагрузки.
То есть речь идет о сотрудничестве частных космических компаний с государственными?
Дарья: Мне кажется, частная космонавтика никогда не противопоставлялась государственной. Это скорее многоголосие. Государственная космонавтика, как правило, поддерживает частные компании. И наоборот, когда частные компании могут быть полезны, они всегда стремятся оказывать содействие.
Сколько в среднем производитель может ждать запуска аппаратов на ракетах Роскосмоса?
Дарья: Например, сейчас мы готовим к пуску три своих аппарата. Так как своих орбитальных ракет у нас пока нет, мы планируем их запускать на ракетах Главкосмоса — дочерней компании Роскосмоса. И ближайшим «окном» для запуска в нашем случае является конец 2024 г. Запуск мы планировали с 2023 года, но нам нужно ждать больше года, чтобы запустить космические аппараты.
«Формируются значительный интерес, возрастающая потребность и выраженный спрос на сверхлегкие ракеты»
За рубежом этот вопрос на самом деле давно решен. В ряде стран появляется все больше SpaceTech стартапов и космических компаний, которые занимаются разработкой сверхлегких и легких ракет-носителей. От ракет сверхтяжелого класса их отличает малая грузоподъемность, размеры и возможность осуществления их гораздо более частых пусков. Наверное, одной из самых известных компаний, занимающихся производством сверхлегких ракет, остается американская компания Rocket Lab.
Мы активно взаимодействуем с коллегами из Китая, Индии или, к примеру, Турции и замечаем, как быстро развивается международный рынок сверхлегких ракет. Формируются значительный интерес, возрастающая потребность и выраженный спрос на сверхлегкие ракеты.
Таким образом, мы подошли к третьему этапу истории нашей компании: этапу, когда мы приняли решение заняться разработкой сверхлегких и легких ракет-носителей. Если сравнивать первый этап, связанный с космическими данными, и этап, связанный с разработкой спутников, можно отметить, что последний требует более значительных финансовых вложений. Вместе с тем, создание ракет — это самый капиталоемкий и продолжительный проект. На каждом из этих этапов у нас есть свои значительные достижения. В направлении ракетостроения мы также уже достигли значительного прогресса.
А с начала 2023 года мы стали развивать направление по созданию беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) и специализированного программного обеспечения для них. Таким образом, у компании SR Space сформировано четыре компетенции: создание ракет, спутников, дронов и анализ космических данных. Каждое направление развивает отдельная дочерняя компания нашего холдинга: SR Rockets, SR Satellites, SR Drones и SR Data, соответственно. А каждая из наших четырех спутниковых группировок, SR SAR, SR CMS, SR OKO и SR NET, управляется отдельной дочерней компанией в составе нашего холдинга. Эти компании — заказчики центров компетенций, ответственных за конкретные аспекты проектов.
В феврале 2023 года компания SR Data стала членом Ассоциации лабораторий по развитию искусственного интеллекта, а SR Satellites, SR Rockets и SR Drones стали резидентами ИНТЦ «Аэрокосмическая инновационная долина.
Расскажите подробнее как происходит взаимодействие с Роскосмосом?
Дарья: Роскосмос для любой частной космической компании в России — прежде всего регулятор. Наши дочерние компании SR Rockets, SR Satellites и SR Data уже получили лицензии ГК “Роскосмос” на осуществление космической деятельности. В дальнейшем мы планируем получить их и для других компаний холдинга.
В России было довольно много частных космических компаний: КосмоКурс, Даурия Аэроспейс, S7 Space и другие. Однако не всем удалось выстоять, в особенности из-за отсутствия нормативно-правовой базы и четкой регуляторной структуры взаимоотношений между регулятором и частными космическими компаниями, из-за невозможности частникам пользоваться имеющейся испытательной базой и т. д. К счастью, сегодня в этом направлении ведется активная работа: очень многое делается со стороны правительства и со стороны Роскосмоса.
Прежде всего частные космические компании нуждаются в использовании испытательной базы Роскосмоса для проведения запусков и экспериментов. И этот вопрос тоже пока остается открытым, но, насколько мне известно, также прорабатывается.
Могли бы вы подробнее рассказать о проектах вашей компании в областях, которые были упомянуты ранее, в частности в области ракетостроения?
Дарья: Многие люди, узнав, что мы — частная космическая компания, которая занимается созданием ракет-носителей, ошибочно полагают, что мы уже выводим спутники на орбиту с помощью собственных ракет-носителей, не учитывая, что нашей компании всего три года, и что по каждому из направлений мы начинали с нуля. Конечно, такая задача требует большего времени и систематических усилий, но мы идем в этом направлении. Между тем, мы уже стали первой частной космической компанией в России, получившей доступ к полигону “Капустин Яр”, провели два испытательных запуска ракет, два огневых испытания собственного жидкостного ракетного двигателя. На данный момент продолжается этап проектирования геофизической ракеты Nebo и сверхлегкой ракеты Cosmos.
Что касается спутников, хотелось бы в первую очередь выделить одну из наших спутниковых группировок, SR CMS. Спутниковая группировка станет частью климатической мониторинговой системы и будет разворачиваться на орбите для подсчета выбросов и концентрации основных парниковых газов в атмосфере Земли.
В декабре 2023 года команда SR CMS приняла участие в Конференции ООН по изменению климата COP 28 (от англ. The Conference of the Parties).
Спутники в составе группировки SR CMS оборудованы спектрометрами, позволяющими измерять концентрацию углекислого газа и метана. Возможны измерения и других парниковых газов, однако на данный момент мы расставляем приоритеты в соответствии с финансовыми возможностями.
Мы можем запустить любое количество аппаратов, каждый из которых будет настроен на измерение конкретного парникового газа. Но пока мы не можем сделать так, чтобы все эти газы измерял один спектрометр, хотя работа и в этом направлении ведется.
Мы также взаимодействуем с вашими коллегами из Университета Иннополис, которые занимаются связанными с парниковыми газами вопросами, и обмениваемся с ними опытом.
В России вопрос, связанный с выбросами парниковых газов, чрезвычайно актуален. На данный момент в стране отсутствует собственная спутниковая климатическая группировка и объективные космические инструменты для верификации данных. Мы делаем все возможное, чтобы эта ситуация изменилась в ближайшем будущем.
Средство верификации данных (или верификатор данных) – это инструмент, процесс или система, используемая для проверки, подтверждения или аутентификации правильности данных. В контексте климатических данных может включать в себя средства или методы для проверки точности измерений и обработки данных. Средства верификации данных могут использоваться для проверки данных, связанных с парниковыми газами, например, для обеспечения точности и достоверности измерений, собранных спутниковыми системами.
Вторая спутниковая группировка, SR OKO, — это группировка оптического зондирования Земли в видимом и ИК-диапазоне. На борту ее спутников устанавливаются оптические камеры. Среди принадлежащих России спутников наиболее часто встречаются именно спутники с оптическими камерами в качестве полезной нагрузки.
Третья группировка, SR SAR, — это комплекс радиолокационного зондирования Земли. На спутниках этой группировки устанавливаются радиолокационные сенсоры, которые позволяют наблюдать за поверхностью Земли вне зависимости от погодных условий. Радиолокация, с точки зрения получаемых данных, сравнима с оптикой, но обладает преимуществом, поскольку позволяет осуществлять наблюдения независимо от облачности, времени суток и других факторов. Поэтому радиолокация интереснее с точки зрения данных, однако ее внедрение более дорогостоящее с технологической точки зрения.
И четвертая спутниковая группировка, SR NET, — это, по сути, группировка связи.
Расскажите, пожалуйста, подробнее о достижениях компании в этих направлениях.
Дарья: Как я отметила ранее, мы уже запустили две геофизические ракеты. Следует отметить, что это не орбитальные ракеты, поскольку они не достигают орбиты, а направляются вверх до определенной высоты и затем возвращаются. Одну из этих ракет, Nebo 25, мы запускали со знакового для космонавтики места: с полигона Капустин Яр, откуда свои первые ракеты запускал Сергей Павлович Королев.
Сейчас мы работаем над созданием своего собственного жидкостного ракетного двигателя для геофизической ракеты Nebo. Это выделяет нас среди других частных компаний и показывает, что мы продвинулись достаточно далеко. В 2023 году мы провели огневые испытания камеры сгорания собственного ракетного двигателя, а также ряд других испытаний, включая пролив форсуночных головок.
Камера сгорания двигателя, которую мы испытывали, была выполнена с помощью аддитивных технологий. В дальнейшем мы планируем изготавливать весь двигатель с применением SLM-печати.
SLM-печать (от англ. Selective Laser Melting) — селективное лазерное плавление, вид аддитивных технологий, технология изготовления металлических изделий сложных пространственных форм при помощи плавления порошковых составов лазером.
По спутникам сейчас тоже ведется очень активная работа. В конце 2024 года мы планируем запустить три спутника-демонстратора трех разных спутниковых группировок, о которых я рассказывала ранее. Первый из них, кубсат размера 3U, будет ориентирован на изучение климата и оснащен спектрометром для измерения метана. Другие кубсаты будут покрупнее (в четыре с половиной раза больше, чем первый): кубсат с оптикой, демонстратор группировки SR OKO, и кубсат с аппаратурой для передачи сигнала, демонстратор группировки связи SR NET. Сейчас мы ведем разработку полезной нагрузки для спутников и самой платформы космических аппаратов. Сборка будет полностью проводиться в чистых комнатах в нашем московском офисе.
Подчеркну, что все наши направления (спутники, обработка данных, ракеты, дроны) развиваются параллельно.
Как развивается ваша самая молодая компания — SR Drones?
Дарья: Поскольку в этом направлении не идет речи о таких крупных финансовых вложениях, как в космической деятельности, мы уже вышли на конкретные продукты, которые доступны заказчикам. Сегодня команда SR Drones производит два типа беспилотных летательных аппаратов, а также средства подавления:
- БПЛА типа «крыло» с вертикальным взлетом и посадкой для широкого спектра задач,
- легкие дроны самолетного типа, устойчивые к радиоподавлению, для визуального наблюдения, ретрансляции радиосигналов и радиомониторинга,
- системы автоматического обнаружения и подавления БПЛА, в том числе портативные.
Кроме того, мы производим водные дроны многоцелевого назначения, которые патрулируют акваторию, собирают и передают информацию. Они также могут выполнять поисковые и эвакуационные мероприятия.
Что касается анализа космических данных, в этой области у нас есть три работающих продукта, которые доступны заказчикам. Первый продукт, с одной стороны, самый простой, с другой – очень интересный. Это открытый маркетплейс SR Data Imagery по заказу космических снимков. Если зайти на сайт srdata.ru, можно сразу оказаться в этом маркетплейсе, где любая компания, любое физическое лицо, любой журналист и т. д., заинтересованный в покупке конкретных снимков конкретной территории за определенный период времени, может эти космические снимки приобрести. Сервис содержит снимки с разных космических аппаратов: не только российских, но и, например, индийских, китайских. Есть и другие передающие нам данные страны, с которыми мы сотрудничаем. В дальнейшем сервис пополнится данными, получаемыми с помощью дронов, которые также становятся востребованными у заказчиков. Все зависит от требуемых параметров, например, от разрешения. Мы также планируем загрузить туда данные с собственных спутников.
Также SR Data разработала два сервиса, которые используют искусственный интеллект и технологию блокчейн для обработки космических снимков для различных задач. Например, для обнаружения незаконных свалок. Разработанная нейросеть распознает на спутниковых снимках полигоны твердых бытовых отходов (ТБО), указывает границы незаконных свалок, выделяет участки, на которых заканчивается территория законного полигона, и начинается несанкционированная. Это актуально в ситуациях, когда ветер разносит мусор, а полигон разрастается и выходит за пределы своих разрешенных границ.
Также мы решаем задачи, связанные с незаконными постройками. Искусственный интеллект сравнивает карту с разрешенными постройками с картой реальных сооружений, полученной со спутника, выделяя нарушения.
Задачи могут быть расширены. Все зависит от того, с какими проблемами к нам приходит конкретный заказчик. Разработанные командой SR Data модели достаточно гибкие и мы можем подстраивать их под разные задачи. Например, с помощью спутниковых снимков точно рассчитывать вегетационный индекс, отслеживать лесные пожары и разливы нефти в морях и океанах. С помощью снимков, в частности радиолокационных, мы можем отслеживать и в определенном смысле контролировать суда, которые идут по Северному морскому пути.
Вегетационный индекс, или индекс вегетации, представляет собой количественный показатель, используемый для оценки зеленой массы и активности растительности на определенной территории. Этот показатель измеряет степень зеленого цвета и может использоваться для мониторинга роста растений, выявления изменений в растительности и оценки ее состояния. Один из известных индексов вегетации – нормированный дифференциальный индекс вегетации (NDVI), который широко применяется в области дистанционного зондирования для анализа состояния растительности.
Как получилось, что вы начали заниматься дронами? Казалось бы, эта отрасль не имеет прямой взаимосвязи с космосом.
Дарья: Мы, опять же, ориентировались на потребности заказчиков, которые стали интересоваться, производим ли мы дроны. Кроме того, существует общемировой тренд к передаче сигнала из космоса на беспилотный аппарат. Речь идет об управлении беспилотниками со спутников с использованием данных, полученных со спутниковых группировок. Это общемировая тенденция, однако полноценной реализации этой задачи пока не было.
У нас есть желание провести этот эксперимент и попробовать передать сигнал на дрон если не со спутника, то из максимально возможной удаленной точки, до которой долетит ракета. Возможно, эта точка будет находиться в космическом пространстве, потому что космос начинается на расстоянии чуть более ста километров от Земли.
В некоторых ситуациях беспилотные летательные аппараты более эффективны в решении задачи мониторинга территорий, чем спутники. Для протяженных объектов, таких как газопроводы, наблюдение с беспилотников представляется перспективным вариантом.
Расскажите о наиболее интересном кейсе, связанном с использованием дронов.
Дарья: Мне нравится рассказывать про очень красивый кейс. Мы участвовали в хакатоне, который проводил поисково-спасательный отряд «ЛизаАлерт». Задача была создать нейросеть, используя AI (от англ. Artificial Intelligence – искусственный интеллект – прим. ред.), чтобы с помощью этого продукта, анализируя данные с беспилотников, можно было обнаруживать на лесостепных территориях потерявшихся людей.
Обычно в поисково-спасательном отряде люди двигаются в «цепочке», где каждый человек находится примерно в десяти метрах от предыдущего. Такой метод требует значительных временных затрат на поиск пропавших людей. Мы же предложили вариант, когда поиск осуществляется с помощью беспилотника.
«Ожидается, что использование робототехники будет играть все более важную роль в космической отрасли»
Важно отметить, что в данном случае речь идет о негустой растительности. В густом лесу дрон, оснащенный только оптической камерой, вероятно, не окажет значительной помощи. В таких условиях может помочь радиолокационная камера. Однако в ходе хакатона рассматривались участки с более открытой местностью. В этой ситуации нейросеть успешно определяет людей в различных позах: согнутых, вытянутых, лежащих под деревьями, в траве или кустах – в любом месте. Это значительно сокращает время, которое участники поисково-спасательного отряда могут потратить на поиск людей.
Расскажите, пожалуйста, о роботизации в аэрокосмической отрасли. Планируете ли вы роботизировать свое производство и насколько это целесообразно?
Дарья: Использование робототехники для сборки ракет-носителей — важная тенденция в космической отрасли. Автоматические роботизированные системы позволяют повышать точность, скорость и безопасность сборки, снижать затраты. Ведущие компании космической отрасли, такие как SpaceX, используют роботов, что обеспечивает высокую точность и прочность сварных швов баков их ракет Falcon 9 и Falcon Heavy. Ожидается, что использование робототехники будет играть все более важную роль в космической отрасли. Как только мы выйдем на серийное производство комплектующих, мы также планируем использовать робототехнику на определенных этапах.
Мы стремимся к серийности. Но пока остаемся стартапом. Нашей компании всего три с половиной года, поэтому сегодня у нас, естественно, штучное производство. В случае спутников предполагается не слишком быстрый переход к массовому выпуску. В направлении дронов мы уже готовы выходить на серийное производство. Для этого нам нужен якорный инвестор, который позволит быстро перейти от штучного производства к массовому.
Если мы хотим наращивать технологический суверенитет в области космических аппаратов, то ускорить этот процесс можно только роботизируя производство на этапе массового выпуска.
Какие типы деталей ракет и спутников будут серийными на производстве SR Space?
Дарья: Планируется внедрение серийного производства двигателей, служебной и целевой аппаратуры, а также космических аппаратов и ракет-носителей. В настоящее время происходит оборудование производственных помещений 9, 8 и 7 классов чистоты, создание отдельных лабораторий и испытательных комплексов. Часть испытаний и производственных операций будет поручена внешним подрядчикам. Завершающий этап сборки предполагается проводить на собственных производственных мощностях.
Классы чистоты в производственных помещениях, обозначаемые как 7, 8 и 9, определяются допустимыми уровнями чистоты воздуха и стандартами по контролю частиц. Уровень 7 в этом списке предполагает наивысший уровень чистоты, а уровни 8 и 9 позволяют более высокую концентрацию частиц в воздухе.
В каких операциях и на каких участках производства вы планируете использовать роботов?
Дарья: В первую очередь, речь идет об этапе создания определенного типа комплектующих, которые используются в кубсатах или малых космических аппаратах, а также об использовании роботов непосредственно в процессе самой сборки. Я говорю про определенный тип комплектующих, потому что часть из них закупается. Однако наше собственное производство может быть роботизировано.
Расскажите, пожалуйста о цифровых двойниках в аэрокосмической отрасли. Используется ли цифровой двойник или предшествующие ему технологии (цифровая модель, цифровая тень) на вашем предприятии?
Дарья: Цифровые двойники активно используются в аэрокосмической отрасли. Виртуальное представление реального объекта, процесса или системы, отражающее его структуру, характеристики и поведение в цифровой форме, позволяет заранее проанализировать выбранные параметры в зависимости от разных условий. Сейчас мы находимся на пути создания цифрового двойника ракеты-носителя. С помощью математического моделирования мы анализируем параметры конструкции, динамику и баллистику. Это позволит в дальнейшем создать цифровую копию ракеты и спрогнозировать результаты работы реального продукта и возможные сложности.
Давайте перейдем к вопросам, связанным с искусственным интеллектом. Рассматриваете ли вы систему роя спутников или роя дронов как перспективную? Планируете ли вы развивать «общий разум», который будет регулировать задачи спутников, их геопространственные и кинематические состояния относительно друг друга, относительно планет?
Даниил: Это, конечно, обсуждается внутри компании. При этом у нас уже частично собрана команда, которая будет разрабатывать алгоритмы управления спутниками. Подходов для управления объектами много. Конечно, интересно попробовать их в отношении спутников.
Мы развиваем данное направление в SR Drones и SR Satellites. Пока мы планируем использовать нейросети для обработки информации, полученной с дронов, а также для возможности принятия самостоятельного решения, если оператор не успевает принять решение или временно пропадает связь.
Коммуникационное взаимодействие между беспилотными летательными аппаратами (БПЛА) в рое и малыми космическими аппаратами (МКА) в составе спутниковой группировки реализуется путем использования каждого спутника или дрона в качестве узла ретрансляции. Программы управления, основанные на искусственном интеллекте, в настоящее время активно разрабатываются и успешно применяются в ряде стран мира.
В SR Drones мы начали прорабатывать систему роевого управления с “железа”, так как до сих пор нет качественных решений для организации связи между несколькими (от 10 до 1000) дронами. Такая система также позволит решить проблему регулирования воздушного пространства, в котором существуют и дроны, и обычные воздушные суда. Алгоритмами же мы планируем заняться, как только перейдем к испытаниям этой системы в воздухе.
Существует проблема, что с использованием обычных спутников нельзя одновременно охватить большую территорию с высоким разрешением. Предполагается (и уже есть такие кейсы в мире), что ее можно решить с помощью систем попарных камер, управляемых искусственным интеллектом: одна камера ищет объект, в то время как другая – детализирует его. Имеются ли у вас разработки в области систем управления логикой таких камер?
Дарья: Подобные разработки могли бы быть актуальны в том, что касается парниковых газов. Помимо того, что мы разрабатываем сами спутники, мы еще и занимаемся программным обеспечением, которое позволит переводить длины волн, получаемые на спектральной карте, в конкретные вещества. Как раз в этом вопросе мы и сталкиваемся с необходимостью найти баланс: охватить как можно большие территории с оптимальным качеством изображения.
Однако, насколько я знаю, у нас не реализованы подобные алгоритмы: наши спутники снимают в одном заданном режиме. Если появится конкретный запрос на подобные функции, то это возможно реализовать – вопрос исключительно в алгоритмах управления. При этом проблемы в процессе реализации, вероятно, могут возникнуть скорее с оборудованием, нежели с искусственным интеллектом.
Имеются ли у вас какие-либо другие решения на основе искусственного интеллекта по увеличению качества снимков? Возможно, вы используете мультикадровое сверхразрешение, компилируя несколько снимков в один?
Даниил: Да, мы делаем стандартные процедуры по увеличению качества снимков. Мы используем процедуру паншарпенинга снимков, когда у нас есть и панхроматический, и мультиспектральный снимки. В этом случае можно улучшить разрешение мультиспектрального снимка, который приходит в более низком качестве, при помощи панхроматического. Это делается путем использования достаточно простых алгоритмов, которые часто не содержат в себе машинное обучение. Мы проводили эксперименты и с машинным обучением, но не увидели в этом большой необходимости.
Паншарпенинг (англ. pansharpening) — это процесс улучшения качества спутниковых изображений путем объединения данных с высоким разрешением, как правило, черно-белых, с данными с низким разрешением, но цветными. Этот процесс позволяет создавать изображения с более высоким разрешением, в которых присутствует как пространственная, так и спектральная информация.
Панхроматический снимок — это изображение, полученное с использованием панхроматического канала, который охватывает весь видимый световой спектр. В отличие от многополосных цветовых изображений, панхроматический снимок предоставляет информацию только в черно-белом формате, но с более широким спектром яркости. Панхроматические снимки обладают высоким пространственным разрешением, что делает их полезными для детального изучения земной поверхности.
Мультиспектральный снимок — это изображение, полученное с использованием нескольких спектральных каналов, каждый из которых охватывает определенный диапазон длин волн электромагнитного спектра. Каждый спектральный канал представляет собой информацию об излучении объектов на земной поверхности в конкретном диапазоне длин волн. Обычно мультиспектральные снимки включают каналы, охватывающие видимый свет и инфракрасные области спектра.
Если максимальное разрешение панхроматического снимка составляет, например, 0.3 метра, то в принципе и с помощью стандартных алгоритмов можно добиться 0.3 метров при соединении мультиспектра с панхромом. При помощи нейронной сети можно улучшить этот показатель до 0.27 или до 0.26 метров. При этом есть риски потерять какие-то объекты или исказить данные. Таким образом, риски испортить снимок значительно возрастают, при этом улучшение качества незначительно, что делает такой метод не совсем обоснованным. Поэтому в задачах паншарпенинга мы от нейронных сетей отказались и используем более стандартные алгоритмы.
Проводится ли у вас аппаратная фильтрация снимков в ваших датасетах, например, от облачных и атмосферных шумов?
Даниил: Да, мы проводим фильтрацию датасетов. На нашей платформе по продаже снимков доступны фильтры по облачности. Мы работаем со снимками уровня L3 – это последний уровень обработки. Непосредственно с искажениями на снимках мы не работаем. Однако мы планируем создать свою систему обработки первичных данных.
Уровень L3 в контексте обработки данных спутников означает высший уровень обработки данных (Level 3). Обычно данные спутников обрабатываются на нескольких уровнях для различных целей и требований. На уровне L3 происходит агрегация (объединение и суммирование) данных и создание глобальных продуктов.
Существуют уровни обработки данных: L1, L2 и L3. Уровень L1 представляет собой снимок без обработок или с минимальной обработкой, а уровень L3 включает в себя все необходимые обработки. Таким образом, поставщик данных уровня L3 уже внес все необходимые коррекции и исправил искажения при их наличии.
У нас был опыт, когда нам присылали снимки с некоторыми искажениями, но их правили специалисты вручную. С большой необходимостью аппаратной обработки искажений мы пока не сталкивались.
Какие составляющие и компоненты спутника или ракеты можно создавать с помощью аддитивных технологий, а какие нельзя? Почему?
Дарья: Аддитивные технологии активно применяют в аэрокосмической отрасли, например, для изготовления прототипов, деталей двигателей или оснастки, а также большей части малых космических аппаратов. На этапе испытаний аддитивные технологии снижают затраты на производство и помогают экспериментально отработать агрегаты двигательных установок ракетного двигателя.
Как упоминалось ранее, аддитивные технологии были использованы при создании камеры сгорания двигателя SR Space. В данном случае применялась технология селективного лазерного плавления, известная как SLM-печать (от англ. Selective Laser Melting – прим. ред.). Этот метод 3D-печати использует металлический порошок и мощные лазеры. В процессе SLM-печати лазеры точечно расплавляют и объединяют слои металлического порошка, постепенно формируя трехмерные детали.
Но есть и более простые вариации принтеров. Некоторые из них используют на МКС (МКС – международная космическая станция – прим. ред.) для замены небольших запчастей.
Каким вы видите влияние развития частных космических компаний, особенно в контексте инновационных технологий, на экономический рост страны?
Дарья: Развитие частных космических компаний играет ключевую роль в стимулировании экономического роста страны. Новаторские технологии и прогрессивные подходы, реализуемые в нашей отрасли, не только способствуют расширению космической деятельности, но и становятся движущей силой для развития высокотехнологичных секторов экономики.
