A NASA azt szeretné, hogy az űrhajósok a Holdra és a Marsra irányuló küldetések során orvosi döntéseket hozzanak anélkül, hogy valós idejű kapcsolatfelvételre kellene várniuk a Földön lévő orvosokkal.
A NASA kutatói egy AI-alapú klinikai támogató eszközt tesztelnek, amely segíthet az űrhajósoknak a tünetek diagnosztizálásában és az ellátási lépések kiválasztásában olyan küldetések során, amelyek már túl messze vannak a Földtől az élő orvosi útmutatáshoz.
A Crew Medical Officer Digital Assistant, röviden CMO-DA nevű rendszer célja, hogy orvosi döntéstámogatást adjon a legénységnek a mélyűri küldetésekhez. A NASA még nem juttatta fel a CMO-DA-t az űrbe. A mérnökök a Földön tesztelik egy HPE Spaceborne Computer földi ikertestvérén, azon az edge computing platformon, amelyet a HPE és a NASA a Nemzetközi Űrállomáshoz kapcsolódó nagy teljesítményű feladatokhoz használ.
A probléma a távolságra vezethető vissza. A Nemzetközi Űrállomáson tartózkodó űrhajósok kapcsolatba léphetnek repülési sebészekkel, és a NASA haza tudja hozni a személyzetet, ha egy orvosi probléma ezt megköveteli. A NASA Artemis programja keretében utazó, majd később a Mars felé tartó legénységek egészen más működési modellel szembesülnek. A küldetésirányítás nem tud azonnali konzultációt garantálni, és a visszaút túl sokáig tarthat sürgős ellátás esetén.
A CMO-DA ezt a hiányt úgy kezeli, hogy az AI-inferenciát a küldetés hardverén futtatja, ahelyett hogy felhőszolgáltatásra támaszkodna. A Red Hat szerint a projekt egy olyan proof of conceptből fejlődött tovább, amelyhez még felhőhozzáférés kellett, egy leválasztott edge telepítésig. Megfelelőségi, biztonsági és küldetésbiztosítási szempontból ez az architektúra fontos. Egy orvosi asszisztens, amely kommunikációs kiesés alatt leáll, új hibamódot jelent a legénység számára. Egy fedélzeten futó eszköz viszont olyan rendszert ad a csapatoknak, amelyet a kilövés előtt tesztelni, validálni és korlátozni lehet.
A Red Hat támogatja a telepítés mögött álló nyílt forráskódú eszközt, a RamaLama-t. A projekt segíti a fejlesztőket abban, hogy konténeralapú munkafolyamatokkal modelleket töltsenek le, futtassanak és szolgáljanak ki. A CMO-DA-ban a RamaLama nagy nyelvi modelleket futtat orvosi érveléshez, valamint vision-language modelleket képelemzéshez. Ez a kombináció lehetővé teszi, hogy egy űrhajós szövegben adja meg a tüneteket, és vizuális bizonyítékot is csatoljon, például egy kiütésről, sebről vagy duzzanatról készült fotót.
A kialakítás az infrastruktúrára nehezedő terhet is csökkenti. Az űrhajók nem kezelhetik a számítási kapacitást, a tárhelyet, az energiát vagy a sávszélességet laza erőforrásként. A mérnököknek olyan orvosi AI-ra van szükségük, amely belefér a hardverkorlátokba, reprodukálható kimenetet ad, és hálózati hozzáférés nélkül is működik tovább. A CMO-DA egy Spaceborne Computer-ikeren fut, amely HPE Edgeline és ProLiant rendszerekből épül fel, ugyanazokból a termékcsaládokból, amelyeket a HPE az állomásprogramnál is említ.
A NASA-nak még bizonyítania kell, hogy az asszisztens javítja az ellátást anélkül, hogy új klinikai kockázatot vezetne be. Egy modell rossz diagnózist javasolhat, elszalaszthat egy figyelmeztető jelet, vagy olyan tanácsot adhat, amely ellentmond a repülési orvosi szabályoknak. Egy crew medical officer ráadásul szokatlan körülmények között dolgozik: korlátozott készletek, mikrogravitáció, küldetési stressz és nincs sürgősségi osztály a folyosó végén. Az érvényesítésnek ezeket a körülményeket kell vizsgálnia, nem általános orvosi chatpromptekat.
Egy hiteles jóváhagyási útvonal megkövetelné, hogy a NASA és partnerei lezárják a modellverziókat, dokumentálják az engedélyezett használati eseteket, forgatókönyvteszteket futtassanak, és meghatározzák az eszkalációs szabályokat. A legénységnek világos határokra van szüksége: milyen tünetek triázsában segíthet az eszköz, mely esetek igényelnek repülésorvosi felülvizsgálatot, és milyen döntéseket nem hozhat meg a szoftver. A mérnököknek auditnaplókra is szükségük van, hogy az orvosi és küldetéscsapatok egy teszt után át tudják nézni a promptokat, a kimeneteket és a legénység cselekedeteit.
Az offline modell adatkezelési kérdéseket is felvet. Az űrhajósok orvosi adatai érzékenyek magánéleti és műveleti szempontból is. Egy leválasztott telepítés csökkentheti a kitettséget, mert a promptoknak és képeknek használat közben nem kell elhagyniuk a járművet. A csapatoknak ettől még szabályokra van szükségük a megőrzésre, a hozzáférésre, a titkosításra, a modellfrissítések kezelésére és a küldetés utáni felülvizsgálatra.
A HPE szerint a Spaceborne Computerrel végzett munkájuk már a harmadik állomásiterációhoz jutott, és támogatja az edge computing, az AI és a gépi tanulási kísérleteket. Ez a háttér a CMO-DA számára jóval életszerűbb tesztkörnyezetet ad, mint egy hagyományos labor-szerver. Az űrben repülő hardvernek olyan rezgést, sugárterhelést, hőmérsékleti korlátokat és karbantartási megszorításokat kell kezelnie, amelyeket az enterprise adatközpontok elkerülnek.
A Red Hat szerint a csapat a jövőbeli CMO-DA-verzióba be kívánja integrálni a Red Hat Enterprise Linux AI-t. Ez a lépés közelebb vinné az orvosi asszisztenst egy csomagolt vállalati AI stackhez, nagyobb hangsúlyt helyezve a modelltelepítésre és az életciklus-kezelésre.
A NASA vezetésének még a földi validálás után is értékelnie kell a rendszert. Ha az ügynökség továbbviszi a projektet, a CMO-DA a mélyűri legénység tágabb orvosi autonómiatervének részévé válhat. Az űrhajósok továbbra is kapnának orvosi kiképzést, és lehetőség szerint konzultálnának a Földdel. Az AI asszisztens azonban egy új eszközt adna nekik akkor, amikor az idő, a távolság és a sávszélesség a legénységet egyedül hagyja.
Hozzászólások
A beszélgetéshez jelentkezz be vagy regisztrálj