一說起太空 AI,你腦海中浮現(xiàn)的是這樣的角色嗎?

實際上,早在現(xiàn)代計算機(jī)問世之前,科幻小說就已經(jīng)大膽提出了在太空中使用 AI 的想法。差強(qiáng)人意的是,目前我們的太空 AI 技術(shù)還未成熟。不過人類確實需要太空 AI 的幫助,因為太空中充滿挑戰(zhàn),許多太空任務(wù)對精確度要求極高,僅憑人類難以實現(xiàn)。

目前在太空中使用最多的 AI 系統(tǒng)當(dāng)屬一些衛(wèi)星,它們通常負(fù)責(zé)太空攝像,每秒產(chǎn)生約 16 張圖像,但這些圖像的質(zhì)量較差,無法用常規(guī)代碼進(jìn)行處理。

此外,一顆衛(wèi)星每天大概需要處理 150 TB 數(shù)據(jù)!如果這些數(shù)據(jù)未能在當(dāng)天處理完而留到了第二天,它們將毫無作用。畢竟,有誰需要昨天的天氣情況呢?同樣重要的是,如果沒有迅速處理這些數(shù)據(jù),那么將必須等到衛(wèi)星一直繞軌道旋轉(zhuǎn)至相同位置才能有機(jī)會再次獲取所需數(shù)據(jù)或照片。

更糟糕的是,由于延時,原本監(jiān)控的東西往往已經(jīng)移動或更改,例如有一個小行星正向地球沖來!不幸的是,由于未能及時處理該信息,一切都將為時已晚。

當(dāng)然,我們也能看到,人類科學(xué)家已經(jīng)開始嘗試使用 AI 技術(shù)和 AI 機(jī)器人,來幫助人類探索太空、征服太空。

由AI驅(qū)動的太空協(xié)作機(jī)器人

Cobots

Cobots(全稱collaborative robots)是為了與人類直接接觸和互動而創(chuàng)造的機(jī)器人,例如機(jī)器狗或吸塵機(jī)器人。太空中的協(xié)作機(jī)器人數(shù)量驚人。

CIMON 1&2(Crew Interactive MObile companioN)

CIMON 由 IBM,AIRBUS 和 DLR(德國航空航天中心)制造。最初的 CIMON 于 2016 年首次提出,并于 2018 年進(jìn)入國際空間站(ISS),工作時長 14 個月。CIMON 2 于 2019 年 12 月 5 日到達(dá)國際空間站,并計劃在那里停留 3 年。

實驗證明,CIMON 能夠減輕工作人員的壓力,提高了國際空間站的安全性,并幫助人類更有效地執(zhí)行任務(wù)。CIMON AI 助手呈球形,直徑 32cm,重 5kg,電池壽命為 3 小時。CIMON 還可以說話,飛行,幫助執(zhí)行一些任務(wù),播放音樂,查看情況,收聽并向工作人員發(fā)出警報。CIMON 還將 IBM cloud 用于數(shù)據(jù)安全保護(hù)。

而且,CIMON 與 AR 兼容,完全使用 3D 打印構(gòu)建,具有面部識別功能,可以識別人類及其面部表情。

Int-Ball

Int-Ball(也被稱為 JEM 內(nèi)置球型攝像機(jī))。自 2017 年 6 月 4 日進(jìn)入太空以來一直在國際空間站上,由日本航空航天局(JAXA)制造,直徑為 15 厘米,重 1 千克,電池可續(xù)航約 2 個小時,外殼由 3D 打印材料制成。

Int-Ball 可以使用 12 個小型風(fēng)扇和 3D 標(biāo)記完成自主飛行,也可以由 JAXA 地勤人員操控以進(jìn)行飛行和監(jiān)控任務(wù)。它可以自動以 1280 x 720 高清像素和 1920 x 1080 全高清像素(FHD)拍攝照片,幫助國際空間站工作人員為科學(xué)或公共目完成拍照和錄制視頻,幫助他們節(jié)省 10%的工作時間。

Kirobo

Kirobo 的使用,是為了查看人類和 cobots 如何在太空中進(jìn)行交互。它于 2013 年 8 月 10 日到達(dá)國際空間站,是第一個進(jìn)入太空的 AI 伴侶機(jī)器人,工作時長 18 個月。它高約 34 厘米,寬 18 厘米,重約 1 公斤,還會說日語。

Kirobo 由日本電通(Dentsu),東京大學(xué)先進(jìn)科學(xué)與技術(shù)研究中心,Robo Garage,豐田汽車( Toyota)和日本宇航局(JAXA)聯(lián)合制造。Kirobo 具有聲音識別、話語識別,自然語言處理,語音合成,電信,面部識別和視頻錄制等功能。

Robonaut(R1&R2)

Robonaut 是類人機(jī)器人,這意味著它能夠表現(xiàn)得像人一樣。Robonaut 由通用汽車 GM 和美國國家航空航天局(NASA)制造,可以實現(xiàn)遠(yuǎn)程控制或自主 “思考”。

Robonaut 1 并未被送入太空,Robonaut 2 則更快,更小,更靈巧,并且感應(yīng)范圍更廣,它們都有多個機(jī)械下肢。Robonaut 2 于 2011 年 2 月 24 日進(jìn)入國際空間站,Robonaut 則于 2018 年 5 月回到地球。

Astrobee

Astrobee 是三個不同的協(xié)作機(jī)器人的總稱:Honey,Queen Bee 和 Bumble。Astrobee 呈立方體形狀,寬 31．75 厘米,可以使用小型風(fēng)扇自主飛行。它們的任務(wù)是幫助宇航員在國際空間站上執(zhí)行維護(hù)任務(wù)。

替人類出征太空

廣為人知的火星探測車 “好奇號 Curiosity”,能夠使用 AI 高效地收集數(shù)據(jù)。

“好奇號” 自 2012 年登上火星,已經(jīng)在那里度過 3005 天。“好奇號” 使用 AEGIS 軟件,該軟件使其能夠自主選擇合適的巖石和土壤目標(biāo)進(jìn)行分析。在流動站的激光檢測系統(tǒng)中安裝 AEGIS 軟件后,其選擇合適目標(biāo)的性能超過 93%,而使用之前的隨機(jī)選擇方法的性能則只有 24%。

“好奇號” 還將使用 AI 以避開火星上的沙坑、銳利的巖石和其他障礙物,以免撞上銳利的巖石而終止壽命。此外,一個名為 AI4Mars 的在線工具可以幫助人們標(biāo)記出好奇號火星探測器周圍的地形。

AI 在太空探索中的另一種用途是 NASA 與 Google 合作開展的開普勒任務(wù)(Kepler mission),該任務(wù)使用系外行星的太陽系統(tǒng)的亮度數(shù)據(jù)來找到該行星。

此外,AI 還被用于小行星探測。

通常,天文學(xué)家必須使用數(shù)學(xué)手段并借助望遠(yuǎn)鏡來手動對小行星進(jìn)行分類,以弄清它們的形狀、大小、自旋速率和軌跡。該過程可能需要數(shù)月才能完成。而現(xiàn)在,借助新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,天文學(xué)家可以在 4 天內(nèi)繪制出以上數(shù)據(jù)。

荷蘭的一個研究小組開發(fā)了一種稱為 “Hazardous Object Identifier” 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,該算法可以識別出可能與地球碰撞的小行星,且目前,已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了 11 顆直徑大于 100 米的小行星。該算法還研究了將在地球 470 萬英里范圍內(nèi)行駛的小行星,這些小行星撞擊地球的可能性很小。該算法的準(zhǔn)確度為 90．99%,這意味著約 1/10 的小行星將不能被檢測出。

此外,Catalina Sky Survey 團(tuán)隊根據(jù) 100 TB 數(shù)據(jù)開發(fā)了一種 AI 算法,名為 NEO AID(Near-Earth Object Artificial Intelligence Detection 近地物體人工智能檢測)。Catalina Sky Survey 團(tuán)隊正在測試該算法,看它是否能夠發(fā)現(xiàn)小行星并確定其優(yōu)先級。比起 “Hazardous Object Identifier” 算法,NEO AID 的性能提高了 10%。

這一性能提升是由于 NEO AID 具備優(yōu)先級劃分功能,它將重要的小行星(如朝向地球的小行星)放在堆棧頂部進(jìn)行分析,而將不重要的小行星(如將要與地球擦肩而過的小行星)放在堆棧底部進(jìn)行分析。研究人員希望利用它找到重定向小行星的方法,并預(yù)言這將很快成為現(xiàn)實。

AI為主,人類為輔的太空技術(shù)

衛(wèi)星-數(shù)據(jù)緊縮 Satellites-The Data Crunch

如前所說,衛(wèi)星為我們提供了有價值的信息,但是衛(wèi)星在此過程中要做的一件事是創(chuàng)建大量的數(shù)據(jù)和圖像,衛(wèi)星每天產(chǎn)生約 150 TB 的數(shù)據(jù),而 AI 真正擅長的一件事就是非�？�速地處理大量數(shù)據(jù)。因此,使用 AI 分析衛(wèi)星上的數(shù)據(jù)也就不足為奇了。

管理衛(wèi)星許多人認(rèn)為衛(wèi)星易于使用,人們只需將其發(fā)射進(jìn)入軌道,它們就能開始執(zhí)行任務(wù)。但其實,這一想法有些天真。

AI 和 ML 在人造衛(wèi)星上的主要用途之一是使之自動化,因為在過去,人造衛(wèi)星執(zhí)行任務(wù)時需要大量的人工操作。而現(xiàn)在,借助新的 AI 和 ML,算法衛(wèi)星可以自動進(jìn)行航向校正,以避開太空垃圾和其他衛(wèi)星,還可以自動進(jìn)行監(jiān)視和維護(hù)任務(wù),自動與地勤人員通信,并自動對外部刺激和傳感器數(shù)據(jù)做出響應(yīng)。

Airbus 公司還一直在使用 Google 的開源 AI 語言 Tensor Flow 來監(jiān)控其衛(wèi)星在軌道上的運行狀況,從而使它們的衛(wèi)星表現(xiàn)更出色。IBM 也有一個名為 KubeSat 的項目,允許衛(wèi)星間相互通信,創(chuàng)造了在太空中使用 AI 衛(wèi)星的熱潮。

手機(jī)網(wǎng)絡(luò)此外,將 AI 與衛(wèi)星結(jié)合使用,可以輕松地為身處信號不足地區(qū)的人們提供互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。這些地區(qū)根本沒有能力去自主發(fā)射繞地飛行的人造衛(wèi)星,也無法使用電纜,光纖或移動網(wǎng)絡(luò)。在休斯 Hughes,人們使用 AI 來克服不良網(wǎng)絡(luò)狀況,例如沒有電話服務(wù)或電話服務(wù)緩慢,該算法可防止約 70%的不良網(wǎng)絡(luò)狀況。

衛(wèi)星圖像增強(qiáng)

衛(wèi)星圖像具有極高的分辨率,但是如果我們需要更清晰的圖像該怎么辦?SuperRes 是一種 AI 算法,可以自動提高衛(wèi)星圖像的質(zhì)量。它可以為衛(wèi)星提供更低成本、更輕便的圖像傳感器。

Airbus 公司還使用了基于 Tensor Flow 和廣達(dá)幾十億平方公里圖像的 AI 算法,來進(jìn)行自動云檢測(如 literal clouds),傳統(tǒng)上在圖像傳遞之前所需要的手動檢查步驟也因此得以省略�，F(xiàn)在該算法還可以檢測汽車,輪船或飛機(jī)等物體。

監(jiān)測森林健康

在當(dāng)前全球環(huán)境惡化的情況下,森林健康狀況至關(guān)重要。在 20tree．a(chǎn)i 的幫助下,使用衛(wèi)星圖像和 AI,就可以監(jiān)視森林以發(fā)現(xiàn)森林危害、蟲斑、干旱等不利情況。我們將能夠非常輕松,經(jīng)濟(jì)高效且準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)并治療全世界的森林問題。

(來源:20tree．a(chǎn)i)

檢測異常

LatConnect 60 已開發(fā)出一種 AI 算法,可以實時檢測異常(例如海洋中的重要溫度變化)并使用時間戳、坐標(biāo)或其他類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄。

制造業(yè)

人工智能不僅在太空中有所助益,而且在制造業(yè)中也大有用處。洛克希德·馬丁(Lockheed Martin)等許多人正在使用 AI 來分析制造工藝并對其進(jìn)行改進(jìn),例如分析太空中的衛(wèi)星,火箭等以改進(jìn)未來的模型,也包括分析其所執(zhí)行的工作以確保工作順利完成,還能夠?qū)Ξa(chǎn)品進(jìn)行測試、加快制造過程。

火箭制造公司 Relativity Space 就是一個例子,該公司使用 AI 來以各種可能的方式優(yōu)化其火箭制造業(yè),并為可靠的飛行零件鑄造定制解決方案,同時減少所需零件數(shù)量。

預(yù)測颶風(fēng)

IBM Watson 工作室基于美國宇航局噴氣推進(jìn)實驗室((Jet Propulsion Laboratory 簡稱 JPL)的科學(xué)家發(fā)現(xiàn)的衛(wèi)星圖像、AI 和相關(guān)信息建立了一種算法,該算法可以預(yù)測颶風(fēng)的路徑,以及颶風(fēng)加強(qiáng)的可能性。算法通過查看颶風(fēng)中心的降雨量、云層中的冰量以及從颶風(fēng)眼中流走的空氣溫度來實現(xiàn)預(yù)測目標(biāo)。對于風(fēng)速在 24 小時內(nèi)將最少增加至 56 公里 / 小時的颶風(fēng),該算法的預(yù)測性能優(yōu)于人工預(yù)測約 60%,對于風(fēng)速在 24 小時內(nèi)將增加至 60 公里 / 小時的颶風(fēng),該算法的預(yù)測性能優(yōu)于人工預(yù)測約 200%。

太空殘骸問題

每當(dāng)有衛(wèi)星、火箭等在太空中丟失或炸毀時,其制造出的殘骸移動速度將達(dá)到 1000米/秒,這會阻礙后續(xù)火箭衛(wèi)星等順利進(jìn)入預(yù)定軌道。因此,IBM 開發(fā)了一個名為 SSA(Space Situational Awareness太空態(tài)勢感知)的系統(tǒng),該系統(tǒng)可以預(yù)測和跟蹤這些殘骸垃圾,以確保其他物體不會被如高爾夫球大小的碎片擊中并被摧毀。

居住地建設(shè)

NASA 計劃在 2033 年將人類送往火星,而埃隆·馬斯克(Elon Musk)希望在 2022 年就完成該目標(biāo),但前提是,在宇航員到達(dá)火星之前,就要在火星上建立起人類可居住的地方。另外,火星上的棲息地必須密閉,能夠經(jīng)受住持續(xù)數(shù)月之久的沙塵暴侵襲,并能承受-129C(200F)至-46C(-50F)的溫度以及任何宇宙碎片。

但其實,我們可以在宇航員到達(dá)火星之前使用 AI 為宇航員 3D 打印一個居住地。AI Space Factory 是一家致力于火星居住地建設(shè)的公司。他們使用 3D 打印技術(shù)建造出一個居住地,由可在火星上找到的玄武巖和一種由玉米制成的塑料聚合物制成,NASA 希望能在火星上種出玉米以減少材料的運輸成本。而且,該居住地是由一種生成設(shè)計 AI 設(shè)計為蛋形結(jié)構(gòu),這讓他們能夠使用最少的材料,創(chuàng)建出非常堅固的最佳結(jié)構(gòu),而且這種結(jié)構(gòu)具有最佳的隔熱效果。

太空 AI 未來的潛在用途

基于太空的戰(zhàn)爭情報

衛(wèi)星可以用來向前線人員或操控信息戰(zhàn)爭的人提供情報。通常,數(shù)據(jù)處理和開發(fā)是在地面上進(jìn)行的,而衛(wèi)星則下載數(shù)據(jù),但是 Raytheon Intelligence & Space 正在研究一種將數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)開發(fā)者和數(shù)據(jù)發(fā)送等功能全部集成至衛(wèi)星的系統(tǒng)。

網(wǎng)絡(luò)安全

SmartSat 正在使用衛(wèi)星 AI 通過啟發(fā)模式來檢測異常并改善網(wǎng)絡(luò)安全。隨著新威脅的出現(xiàn),它可以通過自動更新來提高機(jī)載網(wǎng)絡(luò)安全性。

減少耗電量

AI 甚至可以為國際空間站或衛(wèi)星節(jié)省電力。這對太空技術(shù)的作用非常大,因為對于衛(wèi)星或者火箭發(fā)射來說,任何重量的減輕都將大大提高發(fā)射成功概率。而且,更有效的能源使用將使人們能夠獲取更多的太空能源。此外,AI 還有可能應(yīng)用于自動化采礦、AI 宇航員、使任何月球或火星基地任務(wù)實現(xiàn)自動化、太空旅游等等領(lǐng)域。

當(dāng)然,我們還需注意,太空是一個極其危險的環(huán)境,而太空探索意味著生成、獲取和處理大量數(shù)據(jù),AI 就恰好擅長與大量數(shù)據(jù)打交道。

同時,太空 AI 的使用可以徹底改變太空技術(shù)(現(xiàn)在它已經(jīng)在這樣做了),相信很快,我們就會看到 AI 完全替代人類宇航員——因為 AI 技術(shù)可以最大程度地減少生命損失,更廉價、更有效、更輕便,并且其潛在錯誤更少。

原文作者:Thomas Lawrence

編譯:吳婷婷