Le 18 mai dernier, l’Institut SETI a annoncé que le Département américain de l’énergie (DOE) rejoignait le programme Frontier Development Lab (FDL), un partenariat public-privé entre le SETI Institute, la NASA, l’USGS, Google Cloud, Intel, Lockheed Martin, Nvidia, Trillium Technologies, l’ESA et d’autres partenaires américains et internationaux, leaders du marché de l’IA, de l’exploration spatiale et des sciences de la terre.
FDL, hébergé par l’Institut SETI à Mountain View, en Californie, est un programme de recherche appliquée en IA qui vise à repousser les frontières de la recherche et développer de nouveaux outils pour aider à résoudre certains des plus grands défis auxquels l’humanité est confrontée. Les domaines de recherche du laboratoire sont l’espace, les sciences de la Terre et l’énergie.
Ce partenariat, rejoint par le Département de l’énergie américain, regroupe la NASA, l’ESA (Agence Spatiale Européenne) et a bénéficié du soutien continu du Bureau de l’intelligence artificielle et de la technologie (AITO) du DOE, du siège de la NASA, de l’ARC de la NASA, du MSFC de la NASA, du SETI Institute et de ses partenaires commerciaux d’IA, Google Cloud, IBM, Intel, NVIDIA, Lockheed Martin, la Clinique Mayo, MIT Portugal, USGS, Planet et l’Agence Spatiale Luxembourgeoise.
Les quatre membres des équipes interdisciplinaires de recherche composées de chercheurs doctorants et postdoctoraux, d’experts du domaine et du ML, abordent des défis de recherche tels que la santé des astronautes, l’exploration lunaire, l’héliophysique et le changement climatique. Elles sont soutenues par des ressources informatiques massives, des ensembles de données pertinents et des conseils technologiques de partenaires du secteur privé pour un sprint de recherche rémunéré intensif de huit semaines au cours de l’été.
FDL se dit heureux de s’associer au DOE et d’ajouter des sujets de défi répondant aux priorités essentielles du DOE, telles que l’avenir énergétique, l’adaptation au climat et la réponse aux catastrophes. Son directeur, James Parr, déclare :
« Le portefeuille de défis d’AITO est l’un des plus passionnants et des plus importants de la planète. Supposons que vous souhaitiez vraiment faire la différence sur les plus gros problèmes de notre époque. Dans ce cas, c’est la ligne de front : séquestration de Co2, réduction des coûts de H2, le climat a accéléré l’adaptation des infrastructures et les incendies de forêt. De plus, il s’agit d’une résolution de problèmes adulte et sérieuse assistée par l’IA et du type de recherche audacieuse et ambitieuse dont la race humaine a besoin en ce moment. Nous sommes incroyablement privilégiés de relever ces défis avec le DoE, la NASA et d’autres et nous cherchons avec impatience de formidables résultats de recherche. »
Pamela Isom, directrice du bureau de l’intelligence artificielle et de la technologie du DOE, déclare de son côté :
« Félicitations aux chercheurs, j’ai hâte de vous rencontrer ! Je suis honoré de coparrainer cet effort et j’apprécie sincèrement le partenariat avec FDL. Le département américain de l’énergie (DOE) continue d’assurer la sécurité et la prospérité de l’Amérique en relevant ses défis énergétiques, environnementaux et nucléaires grâce à des solutions scientifiques et technologiques transformatrices. Nous sommes prêts à appliquer ces résultats, en faisant progresser la résilience climatique, l’énergie propre, l’innovation dans les infrastructures et la justice40 pour les citoyens. »
Les défis répondant aux priorités du DOE
Durant cette année 2022, FDL entreprendra 7 défis de recherche du DOE sur des sujets sélectionnés par diverses divisions du département :
Adaptation du réseau au climat
Le DOE doit faire face à une multitude de risques posés par le changement climatique, tels que le maintien de l’infrastructure énergétique de notre société contre des événements météorologiques plus fréquents et extrêmes. L’IA peut-elle aider à déterminer les approches optimales pour garantir que nous nous adaptons efficacement ?
Fortification des réseaux électriques souterrains
Les méthodes d’IA basées sur la physique peuvent-elles être appliquées aux données géophysiques pour renforcer nos actifs énergétiques souterrains, tels que l’identification de sites, l’enfouissement de lignes, la préparation aux tremblements de terre, le contrôle du sous-sol et la surveillance du CCHT souterrain ?
Géomécanique pour la séquestration du CO2
Pouvons-nous appliquer le ML à la géomécanique et à la géophysique pour faire avancer les innovations dans la prévision des taux de sismicité induite dans les sites potentiels de séquestration de Co2 ? L’IA peut être en mesure d’aider à estimer l’état de contrainte en utilisant des données de mécanisme focal, en sélectionnant des événements sismiques à partir de données de forme d’onde ou en trouvant des défauts dans les données sismiques de réflexion.
Feu de forêt : estimation multispectrale des charges de combustible
Et si nous pouvions utiliser des outils améliorés par ML pour empêcher les incendies de se déclarer ou que de nouveaux incendies ne se transforment en conflagrations ? La probabilité d’allumage peut changer rapidement. Les précipitations extrêmes entraînent une croissance de la végétation luxuriante, qui se dessèche ensuite et devient du carburant. Les caméras multispectrales en orbite et le ML peuvent-ils identifier les zones les plus sujettes aux incendies ?
Chasseur de Rad Urbain
Pouvons-nous stimuler les innovations dans la détection, l’identification et la localisation dans les missions de recherche urbaine ? Actuellement, les équipes de recherche s’appuient sur des systèmes de détection de rayonnement pour les alerter de la présence d’une Source de menace nucléaire illicite. Cependant, en raison de la variation du rayonnement naturel et de la présence de sources non dangereuses, les algorithmes de détection doivent être soigneusement équilibrés entre les sources de menace manquantes (faux négatifs) et la notification de nombreux faux positifs.
Optimisation du contrôleur d’énergie solaire concentrée
Sur la base d’un schéma de contrôle donné (comment le débit, la température et la pression de CO2 varient avec les changements de température ambiante et de demande de charge), pouvons-nous utiliser l’IA pour comprendre et dériver des relations pour chacune de ces variables ? Par exemple, la charge thermique de l’aéroréfrigérant, la température de sortie cible du CO2, le débit de CO2 et la température d’entrée prévue du CO2 permettent une sélection optimisée des paramètres de conception de l’aéroréfrigérant, notamment la surface, la taille et la vitesse du ventilateur, le matériau, etc.
Le moteur de découverte H2
L’hydrogène gazeux liquéfié est en passe de devenir un carburant clé dans notre futur paysage énergétique décarboné. Les technologies de production et de distribution d’hydrogène se développent rapidement et dans de multiples directions, avec de nouvelles innovations qui se produisent chaque jour. Comment suivre les dernières recherches et déterminer quelles idées fonctionneront comme promis et évolueront à des niveaux utiles ? Les outils améliorés par l’IA peuvent nous aider à découvrir de nouvelles idées et à identifier les plus prometteuses grâce à leurs relations et à leurs antécédents.
Les autres domaines de défi pour le programme 2022 de FDL seront l’héliophysique, l’exploration lunaire, l’astrobiologie, la médecine spatiale et les sciences de la Terre.
FDL s’engage pour la diversité, l’équité et l’inclusion
FDL recherche des chercheurs, des mentors et des professeurs représentant diverses communautés pour relever le large éventail de défis. Ses équipes ont toujours été diversifiées, le programme vise à toucher une large communauté, tout particulièrement celles sous-représentées dans la tech et à inclure les collèges et universités historiquement noirs, les institutions au service des minorités et les collèges et universités tribaux.
Le programme 2022 de FDL démarre le 20 juin au siège de l’Institut SETI à Mountain View, en Californie
