有了人工智能的幫助，探索太空效率能提高10倍嗎？

　　據(jù)SingularityHub報(bào)道，太空探索中的人工智能(AI)正在蓄勢(shì)待發(fā)。在未來幾年里，當(dāng)我們前往彗星、衛(wèi)星和行星，并探索在小行星上采礦的可能性時(shí)，新的任務(wù)看起來可能會(huì)得到AI的巨大幫助。

　　歐洲航天局(ESA)高級(jí)概念和研究辦公室主任利奧波德·薩默斯(Leopold Summerer)在接受采訪時(shí)說：“AI已經(jīng)改變了游戲規(guī)則，使科學(xué)研究和探索更加高效。AI不僅讓這種效率翻倍，而是提高了10倍。”

　　例證比比皆是

　　AI在太空探索中應(yīng)用的歷史比許多人想象的要久遠(yuǎn)得多。AI已經(jīng)在研究我們的星球、太陽(yáng)系和宇宙方面發(fā)揮了重要作用。隨著計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和軟件的發(fā)展，AI的潛在用例也在不斷增加。

　　地球觀察者1號(hào)(EO-1)衛(wèi)星就是個(gè)很好的例子。自本世紀(jì)初發(fā)射以來，其機(jī)載AI系統(tǒng)幫助優(yōu)化了對(duì)自然災(zāi)害(如洪水和火山爆發(fā))的分析和響應(yīng)。在某些情況下，AI甚至能夠讓地球觀察者1號(hào)衛(wèi)星在地勤人員意識(shí)到事故發(fā)生之前就開始拍攝圖像。

　　其他衛(wèi)星和天文學(xué)的例子也比比皆是。在第二次帕洛瑪天空調(diào)查(Palomar Sky Survey)中，天空?qǐng)D像編目和分析工具(SKICAT)已經(jīng)協(xié)助研究人員對(duì)發(fā)現(xiàn)的天體進(jìn)行分類。帕洛瑪天空調(diào)查旨在對(duì)成千上萬(wàn)個(gè)在低分辨率下拍攝的物體圖像進(jìn)行分類，這大大超出了人類的能力。類似的AI系統(tǒng)已經(jīng)幫助天文學(xué)家確定了56個(gè)新的、可能的“引力透鏡”，這些透鏡在暗物質(zhì)研究中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。

　　AI搜索大量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)相關(guān)性的能力將變得越來越重要，因?yàn)樗茏畲笙薅鹊乩矛F(xiàn)有數(shù)據(jù)。歐洲航天局的ENVISAT每年產(chǎn)生大約400TB的新數(shù)據(jù)，但與平方公里陣列(Square Kilometre Array)相比就相形見絀了，后者每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量與目前互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)量差不多。

　　AI幫助登陸火星

　　AI也被用于軌道和載荷優(yōu)化。這兩項(xiàng)任務(wù)都是美國(guó)宇航局(NASA)下一個(gè)火星探測(cè)器(Mars 2020 Rover)任務(wù)的重要步驟，這個(gè)探測(cè)器將于2021年初登陸火星。被稱為AEGIS的AI已經(jīng)出現(xiàn)在美國(guó)宇航局當(dāng)前的火星探測(cè)器上，該系統(tǒng)可以幫助攝像頭自動(dòng)瞄準(zhǔn)目標(biāo)，并選擇調(diào)查對(duì)象。然而，下一代AI系統(tǒng)將能夠控制車輛，自主協(xié)助研究選擇，動(dòng)態(tài)調(diào)度和執(zhí)行科學(xué)任務(wù)。

　　在整個(gè)職業(yè)生涯中，來自丹麥DTU Space的約翰·列夫·喬根森(John Leif Jorgensen)已經(jīng)設(shè)計(jì)出許多設(shè)備和系統(tǒng)，它們被應(yīng)用在100多顆衛(wèi)星上。喬根森是Mars 2020 Rover上自主科學(xué)儀器PIXL的團(tuán)隊(duì)成員，該儀器廣泛使用AI。其目的是調(diào)查火星上是否存在類似疊層石的生命形式。

　　喬根森在接受采訪時(shí)表示：“PIXL的顯微鏡安裝在探測(cè)器的臂上，需要放置在距離我們想要研究的東西14毫米的地方。這要?dú)w功于安裝在探測(cè)器上的幾個(gè)攝像頭。這聽起來可能很簡(jiǎn)單，但是交接過程和確定手臂的確切位置非常困難，就像是從屋頂上拍攝的街頭照片中辨認(rèn)建筑一樣。不過，這是特別適合AI去做的事情?！?/p>

　　AI還能幫助PIXL在夜間自動(dòng)運(yùn)行，并隨著環(huán)境的變化而不斷進(jìn)行調(diào)整。在火星上，晝夜溫度的變化可以超過100攝氏度，這意味著探測(cè)器、攝像頭、機(jī)械臂和正在研究的巖石下面的地面距離都在不斷變化。喬根森稱：“AI是所有這些工作的核心，并幫助將效率提高1倍以上?！?/p>

　　先火星后衛(wèi)星

　　火星很可能遠(yuǎn)不是AI在太空探索中的最終目的地。長(zhǎng)久以來，木星的多顆衛(wèi)星都讓科學(xué)家們感到著迷。特別是木衛(wèi)二(Europa)，它可能存在地下海洋，埋在大約10千米厚的冰層下。它是太陽(yáng)系中除了地球之外，最有可能找到生命的地方之一。

　　雖然這項(xiàng)任務(wù)可能在未來的某段時(shí)間內(nèi)完成，但美國(guó)宇航局目前的計(jì)劃是在2020年將詹姆斯-韋伯(James Webb)太空望遠(yuǎn)鏡發(fā)射到距離地球約150萬(wàn)公里的軌道上。任務(wù)的一部分將涉及到AI支持的自主系統(tǒng)，它負(fù)責(zé)監(jiān)督望遠(yuǎn)鏡705公斤重的鏡片的全面部署。

　　地球和木衛(wèi)二之間的距離，或者地球與詹姆斯-韋伯望遠(yuǎn)鏡之間的距離，都意味著通信將被延遲。反過來，這也使得執(zhí)行太空任務(wù)的宇航員必須能夠自己做出決定。來自火星探測(cè)器項(xiàng)目的例子表明，由于距離遙遠(yuǎn)，火星探測(cè)器和地球之間的通信需要延遲20分鐘。而木衛(wèi)二任務(wù)的通訊延遲時(shí)間可能更長(zhǎng)。

　　這兩項(xiàng)任務(wù)在不同程度上說明了目前在空間探索中使用AI面臨的最重大挑戰(zhàn)之一。AI系統(tǒng)的表現(xiàn)與它們接收到的數(shù)據(jù)量之間往往存在直接的聯(lián)系。數(shù)據(jù)越多，AI系統(tǒng)的表現(xiàn)就越好。但是我們沒有太多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練這樣的系統(tǒng)，讓它預(yù)見在像木衛(wèi)二這樣的地方執(zhí)行任務(wù)時(shí)可能遇到哪些挑戰(zhàn)。

　　計(jì)算能力是第二個(gè)挑戰(zhàn)。艱苦而耗時(shí)的審批程序和輻射風(fēng)險(xiǎn)意味著，在不久的將來，你家里的電腦可能比任何進(jìn)入太空的東西都更強(qiáng)大。200MHz的處理器、256MB的RAM和2GB的內(nèi)存聽起來更像諾基亞3210，而不是iPhone X，但它實(shí)際上就是下一代太空探測(cè)器的“大腦”。

　　私營(yíng)企業(yè)騰飛

　　私人公司正在幫助突破這些限制。CB Insights統(tǒng)計(jì)了太空領(lǐng)域的57家初創(chuàng)公司，它們涉及自然資源、消費(fèi)旅游、研發(fā)、衛(wèi)星、航天器設(shè)計(jì)和發(fā)射以及數(shù)據(jù)分析等各個(gè)領(lǐng)域。David Chew是日本衛(wèi)星公司Axelspace的工程師，他解釋了私人公司如何提高太空探索效率和降低成本的原因。

　　David Chew接受采訪時(shí)說：“許多私人太空公司正在利用后退系統(tǒng)(fall-back system)，尋找使用傳統(tǒng)公司認(rèn)為的非太空級(jí)部件和系統(tǒng)的方法。通過實(shí)施后退操作，并使用AI，就有可能在不增加失敗風(fēng)險(xiǎn)的情況下，集成和使用成本更低的部件。”

　　改造我們的未來家園

　　在更遙遠(yuǎn)的未來，改造火星環(huán)境這樣的壯舉正等著我們?nèi)?shí)現(xiàn)。如果沒有AI的幫助，這些讓其他行星變成類似地球環(huán)境的項(xiàng)目是不可能成功的。自主飛行器在地球上已經(jīng)開始“變形”，BioCarbon Engineering公司利用無人機(jī)在1天內(nèi)種下10萬(wàn)棵樹。無人機(jī)首先對(duì)某個(gè)區(qū)域進(jìn)行調(diào)查和地圖繪制，然后在第二波無人機(jī)進(jìn)行實(shí)際種植之前，算法決定樹木的最佳位置。

　　就像指數(shù)級(jí)技術(shù)的情況一樣，協(xié)同作用和融合的潛力是巨大的。比如AI和機(jī)器人，或者量子計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)。為什么不把AI驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人送上火星，并把它作為地球科學(xué)家的遠(yuǎn)程操作目標(biāo)?可以這樣說，我們已經(jīng)處于使用虛擬現(xiàn)實(shí)(VR)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)系統(tǒng)的早期階段，這些系統(tǒng)從火星探測(cè)器那里獲取數(shù)據(jù)，創(chuàng)建一個(gè)虛擬景觀，科學(xué)家們可以在里面走動(dòng)，并決定探測(cè)器下一個(gè)探索目標(biāo)。

　　AI在太空探索中應(yīng)用的最大好處之一，可能與它的實(shí)際功能沒有太大關(guān)系。David Chew認(rèn)為，在短短10年內(nèi)，我們就可以在AI的幫助下，在柯伊伯帶(Kuiper Belt)發(fā)現(xiàn)第一批能夠采礦小行星。

　　他說：“我認(rèn)為AI對(duì)太空探索做出的貢獻(xiàn)是，它開創(chuàng)了一系列新的可能產(chǎn)業(yè)和服務(wù)，這對(duì)地球上的人類生活將產(chǎn)生更直接的影響。它成為了一個(gè)能引起共鳴的行業(yè)，對(duì)人們的日常生活產(chǎn)生了實(shí)實(shí)在在的影響。在某種程度上，太空探索已經(jīng)成為人們思維方式的一部分，地球和太陽(yáng)系之間的邊界變得不那么重要了。”