A különböző űreszközök, például műholdak, rakéták, űrrepülők különböző erőhatásoknak vannak kitéve a fellövés és a küldetés során. Az ütések vagy robbanások által keltett rezgéshullámok károsíthatják az érzékeny elektronikát és műszereket, valamint csökkenthetik az eszközök szerkezetének integritását. Ezek a berendezések nagyon költségesek, és általában nincs tartalék belőlük az űrjárművön. A rezgések és lökéshullámok pontos előrejelzése nem csak az űrmissziók sikere miatt fontos, hanem jelentős költségcsökkentő hatása is van.

Az űreszközök egyes elemeit érő sokkhatások meghatározásához a hagyományos módszerekkel rengeteg számításra és a folyamatban érintett anyagok pontos ismeretére van szükség. A kiforrott megoldások többsége azonban csak megközelítő eredményt ad, a pontosabb előrejelzéshez nagyon sok modellkísérletre lenne szükség. Erre ad megoldást a szabadúszó magyar fejlesztők, Ország-Krisz Axel és Vécsey Richárd Ádám által készített mesterséges intelligencia. A szoftver sokkal több adatot vesz figyelembe, mint a legbonyolultabb képlet:

28 darab különböző adatpont alapján számítja ki azt, hogy egy erőhatás az eszköz különböző pontjain mekkora rezgéseket kelt.

A neurális hálók azért használhatók jól az ilyen problémák megoldásához, mert olyan összefüggéseket is képesek felismerni, amelyek a kísérletek során elkerülhetik a kutatók figyelmét. A gépek számára nincs semmilyen előfeltevés és előítélet, első körben minden adatot azonos súllyal vizsgálnak. A végső pontosság azon múlik, mennyire jól képes megtalálni az adatok közötti összefüggést a rendszer.

Hyperrixel

A verseny során a NASA mérnökei készítettek egy speciális műholdmakettet, amelyre rengeteg érzékelőt szereltek fel, a lökéshullámokat kiváltó eseményeket pedig kalapáccsal és robbanótöltettel szimulálták. A versenyzők ezen érzékelők adatait kapták segítségül a képletek vagy programok elkészítéséhez.  A magyar fejlesztők építettek egy saját „műholdat” papírból és szigetelő szalagból, hogy jobban megértsék a problémát.

A NASA végül a magyar csapat munkáját tartotta a legjobbnak. A megoldásuk a jövőben a NASA űreszközeinek következő generációját segítheti majd az indítás és az utazás során.

Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.