Dr. Bernard Ženko: Slovensko znanje na Marsu

Dr. Bernard Ženko: Slovensko znanje na Marsu (foto: Igor Zaplatil, Shutterstock) Igor Zaplatil, Shutterstock
Vir: Jana
9. 12. 2016

Ekipa slovenskih znanstvenikov je izboljšala možnosti sonde, ki kroži okoli Marsa, da bi še nekaj časa dobro opravljala svoje poslanstvo.

Napraviti smo morali model, ki omogoča izračun porabe elektrike v sondi za vsako uro posebej.
dr. Bernard Ženko, Inštitut Jožef Stefan

Elon Musk, lastnik Tesle, največje tovarne električnih avtomobilov na svetu, in podjetja SpaceX, ki izdeluje rakete, optimistično napoveduje pristanek prvega plovila s človeško posadko na Marsu že za leto 2025. No, Slovencev na Marsu takrat najbrž še ne bo, bo pa morda že kmalu na rdečem planetu uporabljeno slovensko znanje.

Leta 2003 je Evropska vesoljska agencija (Esa), odposlala na Mars plovilo, ki zdaj kroži v njegovi orbiti. A življenjska doba sonde, ki opravlja različne meritve in fotografira površje planeta, se počasi bliža koncu. Baterije, ki jih z elektriko polni sončna svetloba, so vse bolj opešane. Prej ali slej bodo odrekle sodelovanje in tedaj bodo številni inštrumenti brez sleherne koristi. Da bi pešajoče zmogljivosti baterij lahko kar najbolje izkoristili, je Esa letos spomladi razpisala natečaj za čim boljšo oceno porabe elektrike na plovilu.

Jeseni so razglasili rezultate in med 40 predlogi znanstvenikov z vseh koncev Evrope je zmagala rešitev, ki jo je pripravila ekipa slovenskih znanstvenikov z ljubljanskega Inštituta Jožefa Stefana.

Izziv za računalničarje

»Kakšne natančno so v sondi nameščene naprave, za katere smo iskali rešitev, sploh nismo prav dobro vedeli. Podrobno poznavanje tehnične plati problema namreč za naše delo ni bilo pomembno,« pravi dr. Bernard Ženko, eden od sedemčlanske ekipe. Ni, tako kot bi verjetno pričakovali, fizik ali strojnik, ampak ima doktorat iz računalništva. »Ni šlo za iskanje neposredne tehnične rešitve, temveč za kompleksno računanje oziroma za izdelavo modela, ki bo Esi omogočil ustrezno upravljanje sonde.«

Ženko je, tako kot drugi člani ekipe, ki je sprejela izziv natečaja, strokovnjak za strojno učenje. »Strojno učenje je področje umetne inteligence. Ukvarjamo se z analizo podatkov, na podlagi katerih pripravimo model, ki se nato uporablja za napovedovanje,« je pojasnil.

Zdi se, da to nima kakšne zveze s problemom vse šibkejših baterij in energetsko preskrbo vesoljske sonde, vendar to ne drži. Sonda, ki kroži okoli Marsa, je kocka s približno dva metra dolgo stranico, vanjo pa so, kot rečeno, nameščene številne merilne naprave. Te delujejo pri zelo različnih temperaturah.

»Kamere morajo biti recimo ohlajene na nekaj deset stopinj pod ničlo, nekateri deli pa delujejo na sobni temperaturi,« pojasnjuje dr. Ženko. »Zato je v sondi 33 grelcev, ki vsako napravo ogrevajo na ustrezno temperaturo.« Grelci delujejo na elektriko, ki nastaja iz sončne energije. To prestrezata sončna panela, ki se kakor dve dolgi krili iztezata iz sonde. Ko je sonda v Marsovi senci, energijo za grelnike zagotavlja izključno v baterijah uskladiščena električna energija. Če bi se izkazalo, da so grelniki porabili vso energijo baterij, še preden je sonda spet prišla na osončeno stran planeta, bi lahko bilo to za njeno delovanje pogubno.

Referenca in dokaz kakovosti

»Naša naloga je bila izdelati model, ki bo omogočil čim bolj točne napovedi porabe grelnikov v naslednjem Marsovem letu, ki traja približno dve zemeljski leti. Za to smo imeli na voljo številne podatke o njihovi porabi v preteklih treh Marsovih letih, podatke o položaju sonde glede na Sonce in še številne druge meritve,« pravi dr. Ženko. Na vprašanje, ali ne bi bilo mogoče porabe preprosto napovedati na podlagi dosedanje porabe, odgovarja: »Težava je v tem, da je poraba energije zelo različna skozi čas. Ko je sonda obrnjena proti Soncu, je neprimerno manjša kot tedaj, ko je v Marsovi senci. Zato smo morali napraviti model, ki bo omogočal izračun porabe za vsako uro posebej.«

Esa namreč napravi za sondo nekajmesečni plan dela. Ker model, ki so ga razvili ljubljanski znanstveniki, omogoča natančen izračun porabe grelnikov, bo mogoče sondine raziskovalne aktivnosti prilagoditi razpoložljivi energiji v baterijah. Če se bo izkazalo, da elektrike za vse meritve ne bo dovolj, bodo tiste, ki so manj pomembne, preprosto izključili. In kje je tu mesto za umetno inteligenco in strojno učenje?

»Esa je imela model za predvidevanje porabe energije že doslej, a je ta veliko bolj primitiven in netočen kot naš, saj upošteva le nekaj spremenljivk. Naš jih vključuje veliko veliko več in je zato neprimerno točnejši. Za izdelavo takšnega modela pa je potrebno strojno učenje ‒ računski algoritmi, ki računalniku omogočajo, da se iz podatkov, ki mu jih ponudimo, uči sam. Kompleksni izračuni zaradi velike količine podatkov drugače ne bi bili mogoči,« razloži dr. Ženko, ki je skupaj z drugimi člani zmagovalne ekipe pred kratkim obiskal Esino središče v Darmstadtu. In pravi, da to ni bila 'njegova' ekipa, saj kakšne hierarhije potem, ko so iz lastnega zanimanja sprejeli izziv, med njimi ni bilo.

Dr. Ženko je sicer vodil sestanke, a sodelavci so si naloge razdelili v medsebojnem dogovoru. V nočeh, ko se je razpis bližal koncu, je bilo za vse manj spanca. Delo, ki so ga opravili, tudi ni nikomur prineslo nobene oprijemljive koristi. »To je za nas kvečjemu referenca in potrditev, da smo dobri na svojem področju.«

Na različnih področjih

Ekipa Ženkovih sodelavcev je sicer vključena v različne evropske projekte s področja bioinformatike in medicine. V zadnjem času so zlasti zelo dejavni v sklopu desetletnega, predvidoma z milijardo evrov financiranega projekta Evropske komisije, ki se osredotoča na različne raziskave človeških možganov. »Mi se ukvarjamo s problemom, kako bi lahko podatke, ki jih zbirajo po bolnišnicah o bolnikih z nevrodegenerativnimi obolenji (npr. Alzheimerjevo boleznijo), uporabili tudi za raziskovalne namene. O tovrstnih obolenjih je voljo zelo malo raziskovalnih podatkov, saj gre za problem varovanja zasebnosti bolnikov in s tem povezanimi etičnimi vprašanji.«

Dr. Ženko pravi, da zgolj zbiranje podatkov brez imen pacientov žal ni dovolj dobra rešitev. »Pri preiskavah lahko napravijo še genetske preiskave, da bi ugotovili genske mutacije pacienta. Tako dobimo pacientov genski zapis, kakršnega ima samo on, in kdor bi dobil ta zapis, bi lahko ugotovil pacientovo identiteto. Za te podatke pa so nekateri, na primer zavarovalnice, zelo zainteresirani. Ugotovile bi lahko, h katerim boleznim je nagnjen in temu prilagodile zavarovalno premijo. Kar pa je po mojem mnenju etično nesprejemljivo.«

Dr. Ženko in sodelavci se torej ukvarjajo tudi z zelo tuzemskimi stvarmi, v zvezi s sondo, ki kroži okoli Marsa, pa zaključuje: »Pričakujem, da bo Esa naš model sama testirala in ga nato v takšni ali drugačni obliki uporabila za upravljanje sonde.«

Besedilo: Marjan Žiberna // Fotografiji: Igor Zaplatil, Shutterstock