人工智能在空间研究中的应用

引言

人工智能 (AI) 现已成为医疗保健、交通和金融等众多行业的革命性力量。然而，该方法中最引人注目且富有成效的应用之一是太空研究。它在日益增长的活动中发挥着关键作用，从增加我们对宇宙的了解，到提高太空任务的效率。随着人工智能的未来发展和广泛应用，这项技术在解决严酷且多变太空环境中的问题方面已发挥了重要作用。从探索遥远的行星到提高载人任务的安全性和运行效率，人工智能驱动的可能性正在打开过去被认为是虚构的视野。

什么是人工智能？

对AI 的流行定义是，计算机或机器人能够模仿人类认知能力。例如，它可以包括能够自行分析数据的个人计算机，或者在无人驾驶汽车中实现自给自足的系统。

如今，实现人工智能通常是通过机器学习实现的。机器学习旨在使机器能够自我学习。这是一种“教导”一个相对初级的模型变得更复杂的方法。

机器学习是人工智能的一个子领域，通过给定的数据来学习和改进计算机在解决特定任务时的性能。这可以通过一些有监督的学习来完成，例如向系统展示月球和地球的特定图像，直到它能够识别两者；或者通过强化学习，其中网络能够自主识别结构。深度学习应用的例子包括翻译、聊天机器人和导航等服务。

新的太空技术已经见证了人工智能的整合。它被用于控制大型星座中的多个卫星，管理卫星收集的海量数据，以及处理卫星内的数据。

人工智能在太空探索中的作用

太空行动是各种各样且技术性很强的过程，需要消耗大量能源、时间和资源，并且发生在非常严苛的环境中。事实上，人工智能的工作方式及其分析海量信息和即时做出决策的能力表明了它的优势。人工智能发挥关键作用的主要领域包括：

生成海量数据

太空探索在天文学、地球科学和空间天气等许多领域产生了巨大的数据库，这是一个事实。当今的航天器每周会产生 TB 级别的数据，这超出了人类集体成员的能力范围。这阻碍了洞察力的提取以及航天器和仪器的发展。

自主航天器运行

负责太空任务的组织通常处于与地面基站通信延迟几秒或几分钟的场景中。人工智能确保航天器可以自主做出决策，从而在不过多参考人类的情况下完成特定任务的所有目标。

数据分析和管理

众所周知，太空任务会产生大量数据。利用人工智能算法可以更快地处理这些信息，并发现那些难以发现的不均匀性和/或趋势。

任务规划和优化

人工智能用于制定有效的飞行路径，对整个操作进行预算和时间安排，以增加完成任务的机会。

天文学研究

人工智能通过利用轨道望远镜和卫星的数据，帮助更快地识别天体，包括系外行星。

人工智能在太空研究中的应用

人工智能已经为太空研究带来了兴奋和创新。一些著名的应用包括：

行星探索

例如，NASA 的“毅力号”和“好奇号”等当前火星探测器包含人工智能，使其能够在火星上自主行驶。一些车辆在没有人类操作员干预的情况下，利用人工智能技术解读摄像头图像，识别障碍物，并规划安全路线。

卫星运行

人工智能负责卫星的功能，包括电源调节、指令、数据中继和位置变化；例如，运行在地球观测卫星上的智能系统会控制和选择感兴趣的特定区域，例如受灾地区。

天文发现

得益于“开普勒”和“TESS”等任务的数据，人工智能在从浩瀚的太空中发现系外行星方面发挥了重要作用。神经网络被应用于检测光变曲线中潜在行星的信号。

空间碎片管理

随着太空环境不断充斥着卫星和太空粒子，人工智能有助于查找和预测空间物体的位置。这应能减少运行中航天器丢失的风险，因为它提供了足够的信息以进行碰撞规避机动。

地球观测

人工智能在气候变化、森林砍伐和城市景观变化方面分析卫星图像。通过这种方式，利用模型识别的趋势和异常，可以为可持续发展和灾难响应制定成功战略。

人工智能驱动的太空任务技术

多项人工智能技术在太空研究中发挥着关键作用：

机器学习：深度学习算法能够区分和分析大量数据集，从而做出对于诸如识别天文图像中的物体等任务至关重要的预测和分类。

计算机视觉：借助这项技术，航天器和探测器能够分析其移动、物体识别和路径规划所需的视觉信息。

自然语言处理：自然语言处理正被应用于人工智能虚拟助手，这些助手通过诊断和解决问题来协助宇航员在国际空间站 (ISS) 上工作。

机器人技术：人工智能驱动的机器人对于太空探索至关重要，因为它们是执行样本采集和太空结构建立等任务的唯一途径。

人工智能在太空研究中的未来前景

有许多迹象表明，即将到来的发展很可能会通过应用人工智能对太空研究做出积极贡献。主要发展领域包括：

深空任务

它们对于探索遥远系统内的行星和卫星至关重要，因为光信号传播时间需要相当程度的独立性。例如，未来对欧罗巴或泰坦的探索可以从人工智能中受益，用于导航和数据处理或材料使用等目的。

星际殖民

进一步的研究旨在证实人工智能将在月球或火星栖息地的设计和建造中发挥关键作用。这包括自主施工、原材料开采以及生命支持系统的控制。

搜寻外星生命

人工智能将推动对生物标记和技术标记的搜索，从而帮助在宇宙中寻找生命。甚至有可能利用今天的算法来检查光谱数据，以识别那些可能维持生命的区域。

先进太空望远镜

下一代太空望远镜将采用人工智能进行实时数据收集和分析，并改进官方太空观测站的成像系统，以便更好地研究遥远的星系和其他宇宙事件。

人工智能驱动的太空站

未来的太空站很可能会采用人工智能进行管理操作，为宇航员提供帮助，包括库存管理、实验控制和健康分析等情况。

在太空研究中实施人工智能的挑战

人工智能是一个可以应用的领域，包括太空探索。然而，这个环境在完全实施和运行这项技术方面存在一些问题。

尽管有其潜力，将人工智能集成到太空研究中仍面临着一些挑战：

极端环境

人工智能系统必须构建成能够在联合条件下运行，例如辐射和高温或低温。

太空特有的挑战

与在地球上使用人工智能相比，太空中的人工智能在挑战方面是一个截然不同的课题。一个挑战是在极端太空条件下集成人工智能算法。

环境的敌意包括温度波动、辐射和宇宙射线，这些都会对电子设备造成损害。

这些条件不应以任何方式影响人工智能算法的功能或结果。正是出于这个原因，需要理解这些人工智能系统将如何在受到外太空重大事件干扰的情况下运行，因为这将有助于决定未来太空任务的成功与否。

可靠性和安全问题

在关键活动中依赖人工智能会增加任务期间系统内的单点故障。

如果算法发生故障，或出现某种类型的错误，可能会对航天器的使用产生严重后果，进而危及任务目标以及宇航员的生命。

正是出于这个原因，保险措施必须与故障安全措施相辅相成，以便在确保任务在没有人工智能缺陷的情况下完成的同时，能够控制这些危险。

数据限制

人工智能的训练和决策在很大程度上依赖于数据，但有时，这些信息可能不易获取，尤其是在偏远地区或外太空。

此外，时间延迟和有限的吞吐量意味着无法定期将大数据传回地球进行分析，这限制了对航天器上人工智能的实时控制，或限制了例如探测器在太空任务中自主执行任务的能力，或者影响它的因素。

这些限制只能通过机载处理能力（这是一个革命性的概念）以及人工智能可解释系统在太空探索中的数据最佳优先级来解决。

网络安全风险

太空人工智能系统的另一个挑战是网络威胁和数据隐私泄露。随着人工智能在太空计划中的应用日益广泛，发生此类事件的可能性大大增加。

由于人工智能算法是多方面的结构，并且太空中的各种网络相互作用，彼此之间的依赖程度就像汽车发动机的多个组件一样，黑客可以利用新的效率，并且可以通过破坏任务关键操作或泄露机密信息来实现黑客的目标。

人工智能在太空研究中的应用示例

人工智能是通过渐进式和科学突破来推动现代太空探索的关键推动者和颠覆者。人工智能正在从制造、成像、遥测甚至频谱分配的各个方面改变太空发现。这些都是简化曾经繁琐且耗时耗力的复杂过程的领域。

以下是一些人工智能在太空探索中发挥作用的例子：

自主导航

NASA 的人工智能项目包括机器人探测器和着陆器，它们可以自主地在天体地貌上移动，包括岩石采集、实验进行和拍照的火星探测器“好奇号”和“毅力号”。

利用先进的计算机视觉技术以及安装的机器学习算法，这些智能机器能够顺利地在充满挑战的地形中导航，绘制地质图并寻找任何生命的迹象。

NASA 的“毅力号”使用一种名为“自主科学探测增强系统”（AEGIS）的人工智能软件，它独立选择探测目标并收集数据。它们提高了任务效率，因此，可以更详细地研究行星表面以达到科学目的。

此外，欧洲空间局 (ESA) 利用人工智能驱动的自主导航系统，部署在 ESA 的探测器上，以促进探测器在未知环境中独立移动，并通过人工智能有效地分配从探测器下传的时间。

卫星运行

人工智能的另一个有用应用是协调卫星运行，同时考虑到诸如潜在碰撞和遥测评估等问题。SpaceX 的 Starlink 卫星通过使用人工智能碰撞避让系统有效地做到这一点，该系统会发出指令以调整卫星的轨迹以避开个体潜在的碰撞。

总而言之，人工智能在增强卫星通信操作方面也发挥着重要作用，包括碰撞警报和遥测管理。SpaceX Starlink 卫星是这方面的最佳范例之一，其由人工智能驱动的碰撞避让系统可以实时改变卫星轨道以避免碰撞。

更进一步，洛克希德·马丁公司展示了他们称之为“未来运营中心”，详细介绍了自动化和人工智能算法的利用，该中心可以从一个中心枢纽同时协调世界各地不同实体进行的许多太空活动。

这种方法确保了任务的可信度，并提高了组织效率，从而证明人工智能是能够彻底改变卫星功能和太空任务的关键驱动力。

数据分析

这不仅仅是收集数据，而是更有效地从太空任务中收集的吨位数据中提取有用信息，这得益于人工智能在太空探索中的参与。例如，NASA 与Google 合作，训练神经网络来筛选“开普勒”任务发现的系外行星，从而识别出了我们太阳系以外的新行星。

同样，在 NASA 的“TESS”任务中，人工智能有助于搜索系外行星候选者，基于此可以更快地进行更多科学研究，并获得关于太空的新信息。

相反，由于人工智能提供的计算分析，科学家们能够更深入地研究特定的天体事件，从而为进一步的太空研究创造了可能。

频谱管理

人工智能还有助于组织向地球的广播并规范频谱的使用——这在目前非常重要，因为提出了许多新的非静止轨道 (NGSO) 卫星星座。换句话说，人工智能有助于简化太空与地球之间交互的控制。

有了机载人工智能，卫星就能够自主确定传输信号的最佳频率和功率水平。这消除了串扰，使通信更容易，干扰更少。

这已通过使用深度学习技术来实现，以提高卫星网络的可靠性和性能。它确保了太空旅行操作期间的持续通信，并使研究人员能够以创纪录的准确性和效率获取重要信息。

火箭技术和油箱优化

它使飞机的安全着陆和高效加油成为可能。SpaceX 在其猎鹰 9 号火箭中使用了人工智能自动驾驶系统，以确保其执行精确且安全的着陆；然后算法会控制发动机推力以及导弹的机动以实现安全着陆。

与此同时，得益于人工智能，例如法国国家空间研究中心 (CNES) 与 Clemessy 合作，火箭油箱的填充得到了优化，在发射过程中燃料浪费少，效率最高。

因此，这项技术促进了任务导向型火箭的开发和协调的改进，从而提高了太空探索的效率。

星系测绘

人工智能通过提出更好的分类方法来改进天体的分类和分析。利用图像处理技术和机器学习，可以对大量星系进行编目，研究大尺度结构，并以比以往更精细的水平探索宇宙。

利用人工智能的特点，天文学家根据星系的形态和光谱特征对其进行识别和分类。这次对更深层宇宙的探索解释了关于宇宙起源的基本问题。

上述例子清晰地说明了人工智能是如何在太空探索中提高效率、研究和太空任务成功率的。

通过使用人工智能，天文学家能够更准确地对天体进行分类和表征。凭借当今进行复杂且高度精细的图像处理和使用机器学习算法的能力，天文学家能够对大型星系和宇宙中的大型结构进行编目，并做以前不可能做到的事情，并在这个过程中，了解行星（如我们）围绕类太阳恒星形成的新知识。

人类创造力在太空人工智能中必不可少吗？

人工智能和太空探索可能是一个非常强大的组合，但我们才刚刚开始触及可能性。未来的日子将带来前所未有的进步、难以想象的发现，以及人类存在的一个全新时代：一个涉及技术探索、开辟未知路径，并由方程逻辑驱动的时代。

如此伟大的成就离不开人工智能这个奇妙的工具，但再次提醒您，它只是一个工具，永远无法取代人类的想象力。在选择任务目标、分析任务接收到的数据或根据该数据做出关键决策时，都需要人类的输入。

人工智能的优势在于其处理大量数据的效率，其在考虑和同时解决复杂模式方面由于大量的实践而极少感到厌倦，以及能够长时间从事重复性任务而不感到疲倦的能力，这为人们提供了更多的时间来利用他们卓越的思考和发明更好解决方案的能力。

结论

人工智能正在从探索的各个方面、数据和任务管理能力来彻底改变太空研究领域。从赋予航天器自主决策的能力，到提高我们对任何天文事物的分析能力，人工智能已经开启了丰富的科学机遇。然而，可能会出现资源限制以及在恶劣条件下拥有健全系统的必要性等问题，这迫使组织提出解决方案。人工智能在太空研究中的未来可能为人们看待太空和其他天体的方式带来革命。无论是将其用于星际殖民过程，还是加速寻找外星生命——人工智能是人类探索和发展超越地球的愿望的关键基石之一。随着技术不断进步和扩展，人工智能与太空研究的融合将同步进行，这将为人类提供探索太空的新途径。