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AI将如何推进太空探索的商业化进程?

AI Helping to commercialize space

早在现代计算机真正诞生之前,无数科幻文学作品就开始在外太空背景之下,给我们带来一个又一个关于人工智能乃至智能机器人的精彩故事。从《2001太空漫游》到《星际迷航》中的强大计算机,到《星球大战》中的C3PO与R2D2,再到《银河漫游指南》中的超级主脑,人工智能与太空似乎成为浪漫主义科学幻想中的双姝——缺一而不可。虽然故事都是虚构的,但其中不少想象已经在如今的现实世界中有所呈现。今天,我们就着重聊聊其中的一种组合:利用人工智能推动太空活动商业化。

AI技术协助制造卫星与航天器

卫星与航天器属于复杂且极其昂贵的设备。在航天器的制造过程中,总会涉及各类重复且极为复杂的任务,因此必须以极为严苛的精度加以执行、始终保持在无尘环境之下,对任何形式的污染更是几乎零容忍。目前,基于AI技术的系统与机器人技术已经被广泛应用于设备制造过程,将人类彻底从某些工作中解放出来,保证他们能够专注于处理计算机无法组装的特定零部件。

在组装卫星时,AI技术不仅能够在物理层面加快操作速度,同时也能够分析流程本身、思考是否能够对其做出改进。另外,AI技术还能够回顾已经完成的工作,确保一切操作都严格符合预期。最后,在制造流程中引入协作机器人(即「cobots」)则有助于减少人类活动给无尘环境造成的影响。

AI增强型图像

卫星每一分钟都会生成成千上万张图像,这意味着它们每天需要处理约150 TB数据。地球上的几乎每一寸表面都将被卫星实时捕捉,用以收集全面的气候与环境变化数据。如果没有AI技术的支持,图像捕捉工作将变得极为困难。可以想见,如果由人类对如此庞大的图像集进行解释、理解与分析,该是多么痛苦的体验。更可怕的是,分析过程还需要更多补充及参考,人类缓慢的处理节奏将导致卫星必须一遍又一遍回到同一位置补拍才能完善分析过程。

在这方面,深度学习与AI识别功能为图像分析带来强大助力。这类方案能够快速浏览航天器拍摄的数百万张图像,对图像内容进行分析,并即时发现图像中存在的一切问题。与人类不同,AI工具不需要休息或睡眠,日夜不休的快速处理能力也让它们成为海量数据的理想分析选项。使用AI捕捉地球图像,我们也不必在卫星与地球间进行大量通信以确定是否还需要补拍新照片。以此为基础,AI技术将节约下大量传输与处理能力、提升卫星电池的续航并加快图像收集流程。

目前,人们也在使用卫星通过太空分析自然灾害。卫星拍摄的详尽图像能够帮助地面人员了解受害区域、确定灾难发生的过程等等。AI技术在介入,让卫星能够更快针对自然灾害做出反应。借助机载AI,卫星可以确定自然灾害的位置并导航至对应区域,进而自动执行图像收集流程,完全不必等待人类那缓慢(相较于计算机)的处理节奏。

AI系统甚至可用于分析探测器在抵达深空之后收集到的数据,快速了解这里的环境是否有可能孕育生命。AI会观察地外星球的环境模式,确保其上是否有可能存在某种形式的生命体。筛选之后,AI会将有可能存在生命的星球发送给人类以供进一步核查。

监控卫星的健康状况

卫星是一种运作原理极为复杂的设备。从内部故障到与其他卫星发生碰撞,种种问题随时可能出现。为了帮助保持卫星正常运行,AI技术被用于监控卫星的健康状况。AI能够持续监控传感器与设备自身、发布警报,并在某些情况下采取纠正措施。例如,SpaceX公司就在利用AI技术防止其卫星与太空中的其他物体相撞。

AI还被用于控制卫星及其他航天器的导航功能。AI能够查看其他卫星、行星与太空碎片的运动模式,并在找出模式之后及时调整飞行器的前进路径以避免发生碰撞。尽管这方面表现已经相当出色,但也有部分AI专家对AI系统的潜在漏洞或故障感到担忧。他们强调称,在航天器上安装AI导航功能,只会让航天系统变得更加脆弱。不过,同时利用AI方案进行网络安全与设备健康监控有望抵消这种因复杂性提升带来的健壮性下降。

除了让航天器保持运转之外,地球与太空之间的通信同样带来不少挑战。根据大气状况、其他信号与环境因素的干扰,卫星有可能需要克服种种通信障碍。现在,人们开始利用AI技术控制卫星通信以解决传输过程中的各类问题。这些具备AI功能的系统能够准确设定将数据传输至地球或者其他卫星所需要的功率与频率。利用机载AI,卫星将不断执行此项操作,确保卫星在保持运行轨道的同时持续稳定地发送信号。

位于其他星球甚至深空中的航天器也在使用AI,其中当然包括目前正在火星上运转的火星探测器。在最近的AI Today播客中,美国宇航局喷气推进实验室(JPL)负责人Tom Soderstrom就分享了他们如何利用AI技术保障火星探测器、航天器以及其他全球设施正常运行的经验心得。

火星探测器上的AI主要用于实现装置导航。计算机每分钟会对探测器的前进路线进行多次更改。火星探测器所使用的AI技术,在本质上与无人驾驶汽车高度相似。二者的主要区别在于,探测器用不着考虑其他车辆或行人的活动,但却需要运行在更为复杂的地形之上。探测器移动时,计算机视觉系统会分析当前地形,并在遇到问题时由AI自主系统调整前进路线,帮助其及时避开障碍物。

AI与太空:互相成就

过去几年以来,太空探索商业化进程正在不断推进,甚至有几家公司开始尝试推出商业性质的太空旅行服务。与此同时,AI技术正努力让太空商业化成为可能,并让太空成为安全的作业环境。相信在AI与太空的协同配合之下,人类将迈出更轻快的步伐、探索地球摇篮之外的广阔天地。

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