Hall Therresters, SpaceX’s Star Link Bridge y las misiones de Esteride Sichol de la NASA son una tecnología espacial clave, la tecnología de plasma*dispositivos de propulsores eléctricos de alto rendimiento utilizando tecnología de plasma. El equipo de investigación de cassette anunció que el hall de AI diseñado por IA diseñado a la IA, se instalará en el Cubset Cubset de Kyst Hall Effect para que durante el cuarto lanzamiento del lanzamiento coreano llamado Nuri, en su órbita se pueda realizar . Rocket (KSLV-2) está programado para noviembre de este año.

*El plasma es uno de los cuatro estados del material, donde los gases se calientan en altas energías, lo que hace que se separen en iones de carga y electrones. El plasma se usa no solo en la propiedad eléctrica espacial sino también en la fabricación de semiconductores, procesos de visualización y equipos de esterilización.

El 3 de febrero, el equipo de investigación del Departamento de Laboratorio de Propensación de la Ingeniería Nuclear y Quantum de Kista, encabezado por el profesor Wanda Chu, anunció el desarrollo de técnicas basadas en la IA para predecir el rendimiento de los Hall Tousters, Satellite y el espacio. . Investigación

Los tosters de la sala proporcionan un alto rendimiento del combustible, lo que requiere propiedades mínimas para ganar una velocidad significativa de naves espaciales o satélites, mientras que hay mucho énfasis en el consumo de energía. Debido a estos beneficios, la termosis en el salón se usa ampliamente en varias misiones espaciales, incluida la formación de la fuga de la torre de la torre, las tácticas que practican los desechos espaciales y las misiones de espacio profundo.

Dado que la industria espacial está aumentando durante el período de periódicos, la demanda de las características de los pasillos para diversas misiones está aumentando. Extremadamente eficiente, mejor diseño para desarrollar el pasillo mejor que la misión, la fase de diseño debe predecir con precisión el rendimiento de los trituradores.

Sin embargo, los métodos tradicionales tienen límites, ya que se esfuerzan por manejar el complejo fenómeno del plasma dentro de los pasillos Thross o se aplican solo en términos específicos, lo que reduce la precisión de la predicción.

El equipo de investigación desarrolló una técnica de predicción basada en IA con alta precisión, lo que redujo significativamente el tiempo y el costo asociados con el diseño, las pruebas de tela y acelerador. Desde 2003, el equipo del profesor Vanoho Chow ha estado guiando a la investigación sobre el desarrollo de electricidad en Corea. El equipo aplicó un modelo de conexión de red nerviosa para predecir el rendimiento del trostador utilizando 18,000 puntos de datos de entrenamiento de Hall Therrister, producidos a partir de su herramienta núcleo nacional.

El plasma desempeñó un papel vital en el proporcionar datos de capacitación de alta calidad, datos de capacitación de alta calidad, diseñados para modelar la física y el énfasis. La precisión de la simulación se verificó comparando los datos experimentales de diez casetes de estas salas de casas, con un error de pronóstico promedio inferior al 10 %.

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