1961年4月12日，人類首次踏足太空，從那時候起，我們一(yī)直夢想着探索更遠的地方，走出我們賴以生(shēng)存的藍(lán)色地球家園。然而，如果之後的前沿不是人類去(qù)探索，而是由機器來代替呢？

    ChatGPT的出現，引爆了新一(yī)輪關于人工智能的讨論。那麽在需要處理大(dà)量數據、協同大(dà)量儀表設備的航天領域中(zhōng)，人工智能是如何應用的呢？雖然目前人工智能還遠沒有達到科幻小(xiǎo)說中(zhōng)描述的那種程度，但(dàn)它是一(yī)種不斷發展的技術，可以在航天活動中(zhōng)發揮很大(dà)的作用。

    預計人工智能将提高我們監測地球軌道觀測衛星和長途航行航天器的能力。通過将人工智能與機器人技術相(xiàng)結合，我們可能會看到能夠自(zì)行探索遙遠行星和衛星的機器人。

    01

    人工智能探索宇宙

    人工智能簡稱AI，是一(yī)種模拟人類的智能的技術和系統。人工智能的目标是使計算機系統能夠感知(zhī)、理解、學習、推理、決策和交互，以及執行各種任務。在近年來，AI在太空探索中(zhōng)的應用越來越廣泛。NASA和其他太空機構已經開(kāi)始将AI集成到太空探索的各個方面，包括任務規劃、航天器操作和數據分(fēn)析。

    AI在太空探索中(zhōng)的最重要的作用就是可以完成需要人類完成的任務。例如，爲了探索火(huǒ)星而設計的火(huǒ)星車，即使火(huǒ)星車與地球失去(qù)通信仍可以繼續執行任務。在AI的驅動下(xià)，火(huǒ)星車可以自(zì)主到一(yī)些危險的地方做科學研究，從而保證了科研人員(yuán)的生(shēng)命安全。

    此外(wài)，AI在短時間内能處理大(dà)量數據，這在太空探索中(zhōng)也非常重要。因爲AI可以從衆多複雜(zá)的數據中(zhōng)快速做出決策。AI還可以檢測人類可能無法檢測到的數據，加快人類對太空探索的腳步。

    這些能力其實已經應用，比如，火(huǒ)星過去(qù)存在液态水和生(shēng)命的有機分(fēn)子的證據，就是在AI的幫助下(xià)發現的。如果沒有AI的幫助，我們可能需要花數十年甚至數百年，才能從數據中(zhōng)有所發現。

    但(dàn)AI也存在劣勢，那就是無法完成高難度任務，對于複雜(zá)環境下(xià)的任務，AI可能不是最佳選擇。例如，讓AI設計新的航天器，又(yòu)或者在瞬息萬變的情況下(xià)做出決策，這些事(shì)情還得需要專業人士來做。

    AI的崛起有人歡喜有人憂，随着AI技術的快速發展，它能夠取提高生(shēng)産效率，但(dàn)是也有人擔心AI最終會取代人類，導緻失業和經濟不穩定。

    AI的主要優勢是能夠快速準确地分(fēn)析大(dà)數據。例如，AI對航天器的設計，這個過程被稱爲生(shēng)成設計。AI系統會根據要求生(shēng)成多個潛在設計。AI系統然後使用機器學習來優化和改進設計，考慮到重量、強度和材料效率等因素。這個過程可以産生(shēng)高度創新的設計，這些設計可能無法通過傳統的人類設計方法實現。

    AI特别适合這項任務，因爲它能夠處理大(dà)量數據并快速有效地進行複雜(zá)計算。它還可以從過去(qù)的設計中(zhōng)學習，并分(fēn)析數據以識别模式和最優解。此外(wài)，AI可以在同樣的時間内生(shēng)成比人類更多的潛在設計，增加了找到最佳解決方案的可能性。

    AI在生(shēng)成設計航天器部件的使用有可能創造出更強、更輕、更高效的組件，提高太空任務的整體(tǐ)性能和安全性。

    盡管AI在執行重複和數據驅動的任務方面表現出色，但(dàn)在某些領域，人類仍然無可替代。創造性和批判性思維對于解決超出常規程序或預編程算法範圍的問題至關重要。例如，在設備或航天器出現故障的情況下(xià)，需要創造性和批判性思維來提出可能之前未曾考慮過的創新解決方案。這些技能目前還無法由AI複制。

    雖然AI可以通過分(fēn)析大(dà)量數據和模式來生(shēng)成新的想法和解決方案，但(dàn)它仍然缺乏人類的想象力和原創性。AI算法被設計用來優化性能和實現預定義的目标，而人類的創造性往往源于對未知(zhī)的探索。

    有人擔心AI最終可能在許多領域取代人類，導緻失業和經濟不穩定。然而，我們要知(zhī)道，AI有其局限性，有些任務還是需要人類的直覺、創造性和情感。我們不應該試圖讓AI取代人類，而應該把AI看作是一(yī)種工具，幫助增強和提升人類的能力。

    02

    太空探索中(zhōng)AI的幾大(dà)用途

    在現代空間探索時代，人工智能（AI）已成爲尋找知(zhī)識的重要工具。科學家使用AI和機器學習（ML）模型來實現自(zì)動化航天器操作，分(fēn)析大(dà)量數據，甚至可以挽救生(shēng)命。根據國外(wài)研究人員(yuán)的梳理，AI在太空探索中(zhōng)，大(dà)概有7種主要的用途。

    1、機器人

    人工智能控制的機器人可以在障礙物周圍自(zì)主導航。這種技術的出現已經不是最近的事(shì)了。像勇氣号、機遇号和好奇号這樣的漫遊車，已經在火(huǒ)星表面進行了十多年的完全自(zì)主導航。

    漫遊車用傳感器可以探測環境危害，比如岩石、隕石坑等，然後用Al分(fēn)析數據，确定最佳前進路徑。這确保了漫遊車可以安全通過，不發生(shēng)碰撞風險。比如在毅力号漫遊車上使用的AEGIS，就是一(yī)種基于計算機視覺的探測系統，不但(dàn)能避障，還能發現有趣的岩石進行采樣。這個系統的應用，爲完全自(zì)主的太空探索漫遊車鋪平了道路。

    除了漫遊車之外(wài)，飛行的探測器同樣可以用上人工智能。目前，探測器需要與地球通信來完成任務，但(dàn)采用人工智能的自(zì)主航天器，将有效降低探索太陽系的風險，降低任務成本。這個領域的主要内容包括自(zì)主導航、自(zì)動遙測分(fēn)析和軟件升級。

    1998年，美國宇航局發射了深空1号（DS1）技術演示航天器。其主要任務是測試12項先進的高風險技術，包括自(zì)動導航。該任務延長了兩次後，于2001年結束。在飛行期間，“深空1号”的飛行實驗由人工智能“遠程代理”控制，創造了曆史。人工智能的表現超出了所有人的預期。它可以檢測、診斷和修複任務中(zhōng)遇到的問題，使任務順利運行。

    歐空局的赫拉行星防禦任務将利用人工智能，融合來自(zì)不同傳感器的數據，建立其周圍環境的模型，并由星上計算機自(zì)主做出決定，在太空中(zhōng)引導自(zì)己飛向小(xiǎo)行星，方法類似于自(zì)動駕駛汽車。

    2、衛星運營

    傳統上，衛星的運營都是人工直接幹預的,但(dàn)随着星座規模的擴大(dà)，這樣的方式已經無法持續下(xià)去(qù)了。特别是超大(dà)規模星座出現後，總不能用幾千甚至上萬人，日夜不停地操縱一(yī)個星座吧。人工智能正在革新衛星的運行方式，爲管理衛星運行提供更高效、更智能、更快速的解決方案。

    分(fēn)布式衛星星座可以靠人工智能提升性能

    在這個問題上，星鏈系統的運營商太空探索技術公司需求最強烈。他們的星座要是靠人力來運營，簡直是不可能的事(shì)情。因此，這家公司使用人工智能驅動的算法幫助其導航衛星避免與軌道上的其他衛星發生(shēng)碰撞；用衛星傳感器的數據組合，包括其位置和速度，以識别潛在的危險機動，計算機控制并調整衛星的速度和方向，以避免即将發生(shēng)的碰撞。

    2021年，歐空局和德國人工智能研究中(zhōng)心（DFKI）還成立了一(yī)個聯合技術轉移實驗室，緻力于人工智能系統的衛星自(zì)主性、防撞能力等。

    人工智能還可以優化将衛星操縱到正确軌道的過程，減少所需的燃料和達到所需軌道位置需要的時間。特别是當今軌道上的垃圾越來越多，人工智能可以自(zì)動執行碎片規避機動，爲空間碎片問題提供部分(fēn)解決方案。

    不過一(yī)些專家對此有些擔心，這樣的技術應用，需要衛星業主之間共享數據，這可能帶來商業機密的洩露。即使如此，還是有不少衛星企業、行業機構在研究相(xiàng)關技術。另外(wài)，人工智能的廣泛使用增加了人們對黑客的擔憂。黑客可能會操縱軟件，導緻信号阻斷，接管和破壞衛星。不過運營商可以反其道而行之，優先利用人工智能支持網絡安全應用，領先惡意行爲者一(yī)步。

    3、數據分(fēn)析

    人工智能可以提供更準确有效的分(fēn)析空間任務數據的方法。機器學習算法可以幫助識别來自(zì)衛星、探測器和其他空間探索工具的數據，爲人類指示出潛在的重大(dà)發現和風險、異常。

    地球觀測-1衛星是美國宇航局和美國地質調查局開(kāi)發的一(yī)項衛星成像任務。該衛星于2000年11月發射，旨在展示新的地球觀測技術，并提供監測陸地表面動态的先進能力。該任務結合了3個高分(fēn)辨率傳感器，用于研究各種主題，包括生(shēng)态過程、自(zì)然災害、土地利用變化、城市規劃和全球氣候變化。星上配備了一(yī)個名爲“自(zì)主科學代理”的軟件，使其能自(zì)主探測并響應地球上發生(shēng)的事(shì)件。該軟件包由科學數據分(fēn)析、審慎規劃和運行時穩健執行系統組成。

    人工智能還可以幫助識别數據趨勢，并通過預測分(fēn)析，提供比傳統數據分(fēn)析方法更詳細的見解，而無需理會大(dà)量不必要的數據。歐空局通過使用人工智能挖掘大(dà)量數據，提取了不少有意義的信息，并且投入了應用，包括用遙感衛星數據監控購物中(zhōng)心的汽車數量、預測零售商的财務表現、監控氣候變化以及支持警方抓捕肇事(shì)者等。

    歐空局目前正緻力于打造地球數字孿生(shēng)，這是一(yī)個不斷提供地球觀測數據和人工智能的地球複制品，以幫助可視化和預測地球上的自(zì)然和人類活動。而“快速行動地球觀測”項目，可以用來監測經濟指标。商業衛星數據和人工智能的組合，已經在監測德國一(yī)家汽車制造商的生(shēng)産變化和巴塞羅那機場的空中(zhōng)交通。2020年9月發射的FSSCat衛星是歐洲第一(yī)個搭載人工智能的地球觀測任務，星上搭載了衛星-1人工智能芯片，正在提高向地球發回大(dà)量數據的效率。

    4、火(huǒ)箭着陸

    獵鷹9火(huǒ)箭和“星艦”的自(zì)動着陸，爲人們開(kāi)辟了火(huǒ)箭重複使用的新時代。這項成績的取得，與人工智能的應用是分(fēn)不開(kāi)的。太空探索技術公司一(yī)直在用人工智能監控和分(fēn)析來自(zì)火(huǒ)箭傳感器和遙測系統的數據，從而更好地做出決策，更精确地控制火(huǒ)箭的軌迹和速度。這家公司還使用人工智能自(zì)動化火(huǒ)箭着陸程序的某些方面，例如控制發動機和起落架，确保火(huǒ)箭處于最佳着陸位置。

    5、預測性維護

    人工智能可幫助實施衛星操作和火(huǒ)箭着陸，還可以使用相(xiàng)同的數據，來确定預防性維護的潛在領域。機器學習模型可以預測未來的故障或性能問題，并提出減少風險的行動計劃。這可以大(dà)大(dà)降低維護成本，幫助挽救航天員(yuán)的生(shēng)命。這對于未來的太空旅遊甚至太空移民，都是至關重要的。

    6、恒星和星系測繪

    由于基于AI的算法可以檢測、分(fēn)類和識别恒星和星系數據中(zhōng)的模式，使天文學家能夠準确識别太空中(zhōng)的恒星和星系，甚至了解它們的物理特征（如質量和年齡）。而且，通過利用人工智能預測恒星和星系随時間的變化，天文學家現在可以非常詳細地繪制星圖，用于未來的測繪和探索工作。

    美國宇航局與谷歌合作，訓練人工智能算法，用以有效地篩選“開(kāi)普勒”任務的數據。開(kāi)普勒空間望遠鏡的主要任務，是尋找位于其主恒星适居帶内的地球大(dà)小(xiǎo)的行星。通過9年的數據收集，“開(kāi)普勒”已經發現了2600多顆行星，其中(zhōng)包括太陽系外(wài)宜居帶中(zhōng)第一(yī)顆經過驗證的地球大(dà)小(xiǎo)的行星。預計科學家将在不久的将來發現更多的系外(wài)行星。

    通過人工智能的分(fēn)析，美國宇航局的科學家發現了開(kāi)普勒90系列小(xiǎo)行星

    詹姆斯·韋伯空間望遠鏡最引人矚目的地方當然是6.5米口徑的主鏡。其實，這個鏡頭要想充分(fēn)發揮作用，所依賴的是在機器學習模型“孟菲斯”幫助下(xià)生(shēng)成的大(dà)量數據。“孟菲斯”用來探測并分(fēn)類深空星系，幫助繪制宇宙中(zhōng)最早的結構。而“孟菲斯”的前身在哈勃空間望遠鏡上進行過訓練，有一(yī)定的成熟度。

    7、行星地質學（天體(tǐ)地質學）

    利用人工智能，科學家現在可以檢測和分(fēn)類行星和衛星上的地質特征，如火(huǒ)山口、火(huǒ)山和其他表面特征。這項技術還可以用于生(shēng)成行星表面的詳細3D模型，這可以幫助科學家更好地了解行星或月球的環境和曆史。

    8、更多應用前景

    除了上述七大(dà)應用之外(wài)，人工智能在太空中(zhōng)還有更多的應用前景。

    美國宇航局成立了一(yī)個人工智能小(xiǎo)組，開(kāi)展基礎研究，支持科學分(fēn)析、航天器操作、任務分(fēn)析、深空網絡操作和空間運輸系統。他們研究了如何使用認知(zhī)無線電，讓通信網絡更加高效和可靠。認知(zhī)無線電可以識别通信頻(pín)帶中(zhōng)的“白(bái)噪聲”區域，并将其用于傳輸數據，這大(dà)大(dà)提高了有限通信頻(pín)率資源的使用效率，并使延遲時間最小(xiǎo)化。美國宇航局最近還應用人工智能校準太陽圖像，改善了科學家用于太陽研究的數據。對于深空探索，美國宇航局還考慮設計更多的自(zì)主航天器和着陸器，以便在現場做出決定，消除了通信中(zhōng)繼時間造成的延遲。

    2018年，德國航空航天中(zhōng)心推出了一(yī)款人工智能助手——乘員(yuán)交互式移動伴侶（CIMON和CIMON-2）。CIMON是一(yī)種自(zì)由漂浮的球形設備，具備語音識别、面部識别、物體(tǐ)識别和自(zì)然語言處理功能。它可以幫助航天員(yuán)完成組裝設備或提供指令等任務。第一(yī)代CIMON在飛行14個月後已經返回地球，CIMON-2在2019年12月抵達國際空間站進行替換。德國航空航天中(zhōng)心還于2021成立了人工智能安全研究所，繼續探索有關的技術開(kāi)發和應用。

    日本宇宙航空研究開(kāi)發機構開(kāi)發了一(yī)種智能系統IntBall，爲國際空間站日本艙“築波”拍照(zhào)。它的開(kāi)發是爲了促進空間站内外(wài)實驗的自(zì)主性，同時尋求獲得未來探索任務所需的機器人技術。

    法國航天局CNES正在與法國公司Clemensy合作，開(kāi)發一(yī)種使用人工智能神經網絡的流體(tǐ)系統模拟器。英國航天局資助了一(yī)個項目，使用人工智能在衛星圖像中(zhōng)探測埋藏的考古遺迹，意大(dà)利航天局甚至聯合創立了一(yī)家專注于人工智能的公司。

    人工智能可以顯着改善衛星制造工藝，特别是在需要進行精密工程來組裝多個部件的情況下(xià)。新開(kāi)發的人工智能技術可以執行繁瑣、耗時但(dàn)必要的任務，例如清潔衛星部件。它可以自(zì)動收集測量結果，并與工程師共享核心組件的健康狀态更新。人工智能的這種應用不僅會産生(shēng)利潤，還會減少生(shēng)産時間，提高發射頻(pín)率。

    最後

    随着航空航天業的徹底轉型，太空探索和國防領域的新機遇不斷湧現。未來航空航天領域的發展包括人工智能操作衛星以及人類在月球和火(huǒ)星的長期定居。爲了使太空旅行更加經濟實惠、更加方便，該行業正在積極尋求新技術。

    伊薩科維茨（Isakowitz）創造了 "開(kāi)辟太空前沿 "這一(yī)短語來描述當前的時代，太空旅行的價格大(dà)幅下(xià)降，衛星的功能不斷增強。航空航天領域的目标是建立能夠合作、交換數據并爲共同目标而努力的衛星網絡。

    總之，航空航天業的根本性轉變使得空間的和平利用和軍事(shì)利用都有了以前難以想象的發展。未來航空航天領域的發展包括人工智能操作的衛星以及人類在月球和火(huǒ)星的長期定居。爲了使太空旅行更加經濟實惠、更加方便，該行業正在積極尋求新技術。随着我們進入一(yī)個新的時代，航空航天工業将在太空探索和防禦方面取得重大(dà)進展，爲後代探索未知(zhī)世界開(kāi)辟道路。

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