关于人工智能在太空探索方面的五个应用

近年来，人工智能一直在掀起波澜，使我们能够以比传统计算更快的速度解决问题。例如，最近，谷歌的人工智能子公司DeepMind开发了AlphaFold2，这个程序解决了蛋白质折叠问题。这个问题已经困扰了科学家50多年年。

人工智能的进步使我们能够在各种学科上取得进步，而这些学科不仅限于此我们地球上的应用。从设计任务到清除地球的垃圾轨道，在太空探索的这五个方面，人工智能大有作为。

宇航员助手

您还记得电影《星际穿越》中的辅助机器人Tars和Case吗？尽管这些机器人尚不具备执行实际太空任务的能力，但研究人员正在朝着类似的方向努力，他们创建了智能助手来帮助宇航员。这些基于人工智能（AI）的助手，即使看上去可能不像电影中的助手那样，对太空探索也可能会非常有用。

最近开发的虚拟助手可以潜在地检测到长时间太空任务中的任何危险，例如航天器大气的变化（例如二氧化碳增加）或传感器故障，该危害可能是潜在的危害，然后它将提醒机组人员检查的建议。

图注：西蒙（Cimon）将协助国际空间站上的宇航员。

名为西蒙（Cimon）的AI助手于2019年12月飞往国际空间站（ISS），正在接受三年的测试。最终，西蒙将通过执行要求他们执行的任务来减轻宇航员的压力。NASA还在国际空间站上为宇航员开发了一个名为“劫掠者（Robonaut）”的同伴，它将与宇航员一起工作或承担对他们来说太冒险的任务。

任务设计与规划

计划前往火星的任务并非易事，但人工智能可以使其变得更容易。传统上，新的太空任务依靠以前研究中收集的知识。但是，此信息通常可能受到限制或无法完全访问。

这意味着技术信息流受到谁可以在其他任务设计工程师之间访问和共享信息的约束。但是，如果几乎有权限的任何人只要单击几下，几乎所有以前的太空任务的所有信息都可以使用，该怎么办？有一天，可能会有一个更智能的系统（类似于Wikipedia，但具有能够以可靠且相关的信息回答复杂查询的人工智能），以帮助早期设计和计划新的太空任务。

研究人员正在研究一种设计工程助手的想法，以减少初始任务设计所需的时间，否则，这将花费许多人力。“Daphne”是设计地球观测卫星系统的智能助手的另一个例子。“Daphne”由卫星设计团队的系统工程师使用，通过提供对相关信息（包括反馈以及对特定查询的答案）的访问，这使他们的工作更加轻松。

卫星数据处理

地球观测卫星产生大量数据。地面站会在很长一段时间内以间断性的形式接收到该数据，并且不得不对其进行拼凑才能对其进行分析。尽管有一些众包项目可以进行很小规模的基本卫星图像分析，但人工智能可以帮助我们进行详细的卫星数据分析。

对于接收到的大量数据，人工智能在智能处理方面非常有效。它已用于估算城市地区的热量存储，并将气象数据与卫星图像结合起来以进行风速估算。人工智能还帮助利用对地静止卫星数据进行太阳辐射估计以及许多其他应用。

用于数据处理的人工智能（AI）也可以用于卫星本身。在最近的研究中，科学家测试了用于远程卫星健康监控系统的各种人工智能（AI）技术。这能够分析从卫星接收到的数据，以检测任何问题，预测卫星的健康状况并呈现可视化的信息，以做出明智的决策。

人工智能还被用来解决太空垃圾问题

太空碎片

21世纪最大的太空挑战之一是如何处理太空碎片。据欧洲航天局称，有近34,000个大于10厘米的物体，对现有空间基础设施构成了严重威胁。有一些创新的方法可以应对这种威胁，例如，如果将卫星部署在低地球轨道区域内，使其重新进入地球大气层，从而使它们以可控的方式完全解体，那么它们可以重新进入地球的大气层。

另一种方法是避免在空间中发生任何可能的碰撞，以防止产生任何碎片。在最近的一项研究中，研究人员开发了一种使用机器学习（ML）技术设计避撞回旋的方法。

另一种新颖的方法是利用地球上可用的巨大计算能力来训练ML模型，将这些模型传输到已经在轨道上或正在运行的航天器中，并将其用于各种决策。最近已经提出了一种使用航天器上已经训练有素的网络来确保太空飞行安全的方法。这使卫星设计具有更大的灵活性，同时将在轨碰撞的危险降到最低。

导航系统

在地球上，我们习惯于使用GPS或其他导航系统的工具，例如中国北斗导航系统。但是，目前尚无其他外星人身体的系统。

我们没有任何围绕月球或火星的导航卫星，但我们可以使用我们从月球勘测轨道飞行器（LRO）等观测卫星获得的数百万张图像。2018年，美国宇航局（NASA）的一组研究人员与英特尔合作，开发了一个利用人工智能探索行星的智能导航系统。他们对模型进行了模型培训，从各种任务中可获得数百万张照片，并制作了一张虚拟月球地图。

在继续探索宇宙的过程中，我们将继续计划雄心勃勃地探索任务，以满足我们固有的好奇心并改善地球上的人类生活。在我们的努力中，人工智能将帮助我们在地球和太空中使这次探索成为可能。
编辑：hfy