27 сентября 2026 г.
Код ИИ для стыковки доступен: ART строит траекторию, затем её правит оптимизатор
21 сентября 2026 года Stanford показал ART-TWIN для окололунных манёвров: в симуляции он считал траекторию в 1,59 раза быстрее прежнего warm start. Код исходного ART открыт на GitHub, а демонстрация запускается с предобученным checkpoint и датасетом авторов.
Раньше траекторию для сближения космических аппаратов строил последовательный оптимизатор. ART сначала предлагает её Transformer, затем оптимизатор проверяет ограничения миссии и доводит манёвр.
Новая проверка. В экспериментах 2024 года Stanford сравнивал ART с другими ML-архитектурами в наземной лаборатории. В окололунных симуляциях 2026 года исходный ART не сходился после доработки оптимизатором более чем в 60% тех же случаев, поэтому исследователи расширили его до ART-TWIN.
Репозиторий даёт рабочий пример связки модели и классического расчёта: зависимости ставятся через `pip install -r requirements.txt`, а обучение запускается командой `python main_train.py` из каталога `transformer/`.
Следующая проверка этой схемы будет связана с испытаниями за пределами симулятора.
Первоисточник
