На пути к преобразованию космических исследований с помощью нейроморфных вычислений на основе искусственного интеллекта

Поскольку космические миссии отдаляются от Земли и становятся все более сложными, интеграция нейроморфных систем становится крайне необходимой. Вдохновленные архитектурой и функциями человеческого мозга, нейроморфные вычисления предлагают значительные преимущества с точки зрения энергоэффективности, обработки данных в реальном времени и автономного принятия решений. В этом обзоре рассматривается возрастающая роль нейроморфных вычислений на основе искусственного интеллекта (ИИ) в исследовании космоса, освещается их текущее состояние и потенциальные будущие стратегии. Недавние достижения продемонстрировали их потенциал для длительных миссий, требующих автономного принятия решений и обработки данных в реальном времени. Например, в проекте BrainStack нейроморфные процессоры работали с энергопотреблением менее 1,5 Вт (Вт), демонстрируя примерно на 90 % большую энергоэффективность по сравнению с 15 Вт, потребляемыми обычными процессорами фон Неймана. Однако сохраняется ряд проблем, включая физические ограничения, накладываемые космической средой, такие как радиационное облучение, экстремальные температуры и вакуумные условия, а также более глубокую интеграцию с существующими системами космических аппаратов и дальнейшее повышение энергоэффективности для длительных миссий. Таким образом, мы определяем экологические и технические проблемы, а также будущие направления внедрения нейроморфных технологий в космосе. Для достижения повышенной энергоэффективности и эксплуатационной надежности будущие стратегии должны быть сосредоточены на улучшении аппаратных и программных возможностей, оптимизации алгоритмов импульсных нейронных сетей и включении нейроморфных вычислений в этапы проектирования и проверки миссий. Данный обзор призван служить справочным материалом для развития нейроморфных вычислений на основе ИИ как стратегической технологии, обеспечивающей устойчивое выполнение миссий и автономное исследование в экстремальных космических условиях.

With space missions venturing farther from Earth and becoming increasingly complex, the integration of neuromorphic systems is imperative. Inspired by the architecture and function of the human brain, neuromorphic computing offers significant advantages in terms of power efficiency, real-time processing, and autonomous decision making. This review explores the emerging role of artificial intelligence (AI) neuromorphic computing in space exploration, highlighting its current state and potential future strategies. Recent advancements have demonstrated its potential for long-duration missions that demand autonomous decision making and real-time data processing. For example, in the BrainStack project, neuromorphic processors operated with a power consumption of less than 1.5 W (W), exhibiting approximately 90 % greater energy efficiency over 15 W consumption by conventional von Neumann processors. However, several challenges persist, including physical constraints imposed by the space environment, such as radiation exposure, extreme temperatures, and vacuum conditions, as well as greater integration with existing spacecraft systems and further improvements in power efficiency for long-duration missions. Therefore, we identify environmental and technical challenges, as well as future directions for deploying neuromorphic technologies in space. To achieve enhanced energy efficiency and operational reliability, future strategies should focus on improving hardware and software capabilities, optimizing spiking neural network algorithms, and incorporating neuromorphic computing into mission design and validation phases. This review is intended to serve as a reference for advancing AI neuromorphic computing as a strategic technology that enables sustainable mission execution and autonomous exploration in extreme space environments.