https://wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC_%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%BC_%28%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T16:25:15Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://wikicshse.ru/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%88%D0%B8%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%BB%D1%8F_%D1%83%D0%BF%D1%80%D0%B0%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%81%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%BC_%D0%B0%D0%BF%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%BC_(%D0%BA%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BD%D0%B4%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=1440&oldid=prev 2017-10-25T15:09:20Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_командного_проекта<br /> |name=Машинное обучение для управления космическим аппаратом<br /> |company=[https://cs.hse.ru/lambda/ LAMBDA]<br /> |semester=Осень 2017<br /> |course=4<br /> |number_of_students=2-3<br /> |categorize=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> На околоземной орбите скопилось большое количество (~15-20k) техногенных объектов, создающих риск столкновения с космическими аппаратами. В случае опасного сближения, необходимо выполнить манёвр уклонения. Используя современные методы машинного обучения и эмулятор космического аппарата, вам предстоит: <br /> # Предсказать время опасного сближения<br /> # Построить лучшие траектории уклонения<br /> # Сформировать рекомендации манёвров космического аппарата<br /> # (опционально) сделать красивую визуализацию, (опционально^2) с VR<br /> <br /> Проект совместный со специалистами из [http://www.tsniimash.ru/ ЦНИИмаш].<br /> <br /> === Что самое интересное в проекте? ===<br /> За последние 15 лет ИИ добился выдающихся успехов в повседневных задачах, с которыми успешно справляются люди (а с некоторыми и животные). Распознавание образов, речи, машинный перевод, компьютерные игры. Но те же методы с разной степенью успешности применяются и в более наукоёмких задачах - медицинской диагностики, информационном поиске, физике элементарных частиц, промышленном производстве. Мы верим, что космические технологии станут одной из этих областей - там есть культура сбора и анализа данных и (в силу высокой цены) запрос даже на небольшие улучшения.<br /> <br /> === Чему научатся студенты? ===<br /> # Научатся современным практикам разработки программного обеспечения, как это делают в Яндексе<br /> # Получат опыт построения реального продукта на базе машинного обучения<br /> # Немного узнают про космос и баллистику<br /> <br /> === Организация работы (Как студенты будут работать в команде?) ===<br /> Студенты будут совместно строить архитектуру проекта и рецензировать код друг друга (bus factor &gt; 1).<br /> Есть 3 части, над которыми будет параллельная работа:<br /> # Предсказать время опасного сближения<br /> # Построить лучшие траектории уклонения<br /> # Сформировать рекомендации манёвров космического аппарата<br /> <br /> Кроме того, задачи оптимизации и машинного обучения имеют несколько подходов, исследование которых может производиться разными людьми.<br /> <br /> === Компоненты (Из каких частей состоит проект?) ===<br /> # Симулятор для расчета положения и скорости космического объекта в любой момент времени по известным элементам орбиты на некоторый начальный момент времени<br /> # База данных для хранения информации об элементах орбиты всего рассматриваемого множества космических объектов (несколько тысяч)<br /> # Расчет опасных ситуаций используя симулятор<br /> # Расчет маневров при действительно опасном сближении<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> # БД для хранения данных о КА<br /> # Методы вычислотельной математики в симуляторе<br /> # tensorflow/whatever для поиска траекторий <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> Основные требования:<br /> # Готовность довести проект до конца, нам нужен его результат.<br /> # Python &amp; C++<br /> # ML<br /> Рекомендуемые требования:<br /> # Методы оптимизации<br /> # Методы обучения с подкреплением aka RL<br /> <br /> Опционально и отдельно от вышеперечисленного:<br /> # Работа с 3D-графикой<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> Обсуждаемо в зависимости от числа и квалификации участников, baseline:<br /> # отл. Все части проекта доведены до конца, протестированы все state-of-the-art подходы к RL и оптимизации<br /> # хор. Все части проекта доведены до конца, получено решение на уровне baseline<br /> # удовл. Написана основная инфраструктура проекта, рудиментарное решение финальных задач без заявок на оптимальность, с нереалистичными допущениями<br /> <br /> === Похожие проекты ===<br /> # [https://indico.esa.int/indico/event/111/session/36/contribution/12/material/paper/0.pdf Optimal Computation of Collision Avoidance Maneuvers]<br /> # [https://satellitesafety.gsfc.nasa.gov/CARA.html CARA: Conjunction Assessment Risk Analysis]<br /> # [https://conference.sdo.esoc.esa.int/proceedings/sdc7/paper/1017/SDC7-paper1017.pdf Current Collision Avoidance service by ESA&#039;s Space Debris Office]<br /> # [http://elib.dlr.de/74500/1/PaperSpaceOps2010.pdf Collision Avoidance Operations for LEO Satellites Controlled by GSOC]<br /> === Контактная информация ===<br /> [mailto:nkazeev@hse.ru Никита Казеев]</div>

imported>Kazeevn