数据和人工智能：太空发现背后的燃料

快速阅读: 据《太空新闻》称，美国重视太空探索，将其视为关键领域。通过人工智能和机器学习优化资源，提升实时决策能力。然而，实现自主航天器面临计算能力、信任度及通信等挑战。行业需合作开发高效AI处理器，并测试数据优先级划分算法，推动太空探索新发展。

探索太空与人工智能深度融合的每周通讯。点击提交即表示您同意与网站所有者共享您的邮箱地址以接收新闻通讯。您可以随时选择退出。

美国继续将太空探索视为任务、科研和国家安全的关键领域。保持领先地位的一种方法是实现数据主导权，利用人工智能（AI）工具，例如在太空任务中的机器学习（ML）算法，以促进并实现实时决策。这些技术可用于工程分析和科学测量。数据分析和机器学习算法还可优化资源，优先筛选需传回地球的数据，并及时识别模式。开发和实现自主科学探索航天器需要从根本上改变太空探索的方式。除此之外，太空机构必须克服多项技术难题才能成功实现这一愿景，包括环境约束和为特定任务目标调整解决方案。

数据驱动的太空任务数据分析和机器学习算法是太空任务背后的驱动力。它们可优化资源，如燃料和能源使用，协助规划和安排空间望远镜的观测策略，并支持优先筛选首先发送回地球的数据。虽然地球上的机器学习算法可以帮助快速识别大规模数据集中的模式或相关性，但（地球科学任务团队无法处理如此大量的数据），航天器上的机器学习模型可以帮助使任务更加高效。例如，在生命探测任务中启用机器学习的航天器可以分析收集到的数据，实时识别有机化合物的特征，并最终优先考虑其他采样地点，而无需地面干预。

数据分析和机器学习算法是太空任务背后的驱动力。它们可优化资源，如燃料和能源使用，协助规划和安排空间望远镜的观测策略，并支持优先筛选首先发送回地球的数据。这种方法的长期目标是在航天器实时操作和分析的同时进行原位分析，做出优先考虑科学目标的自主决策，而不完全依赖基于地球的操作。

数据分析和机器学习算法是太空任务背后的驱动力。它们可优化资源，如燃料和能源使用，协助规划和安排空间望远镜的观测策略，并支持优先筛选首先发送回地球的数据。想象一下一颗在土卫六上运行的航天器，从南极喷发的羽流中收集数据，然后在机载分析后重新优先化其他操作，而无需等待地球科学家的传输——这一切都可以基于机载AI模型、软件分析和边缘计算完成。虽然这种机载实施将有助于优化资源和科学回报的现场决策，但要实现这一愿景以获得更高效的未来，必须克服几个障碍。

太空探索：数据与挑战
在实施增强型AI航天器的主要挑战之一是有限的机载计算能力，受到严格的功率和重量限制影响，这使得在通信、移动性、运行机载实验、计算等方面进行电力分配成为一项困难的平衡工作。此外，“太空认证”过程——包括热控制、辐射屏蔽以及保护航天器免受流星和轨道碎片的侵害——复杂化了硬件开发并提高了成本。带宽限制和通信延迟是数据传输面临的另一大挑战。此外，当行星目标不在地球的直接视线范围内时，传统航天器的通信将完全不可能。尤为重要的是，信任AI驱动的战略是一项重大挑战，特别是在生命探测任务中。机器学习模型通常被视为“黑箱”，这使得科学家难以完全信任适当算法的结果。

拥抱AI和机器学习在太空探索中激发了真正的乐观和好奇心以及科学发现。为了实现这一未来，行业必须优先解决像开发允许实时AI计算的硬件、推进数据传输工具的发展以及继续投资深空网络（DSN）以进一步提高任务数据传输效率等解决方案。主要困难之一是太空行业必须证明新硬件确实具有影响力。太空任务依赖飞行经验——为了证明新硬件有效，行业需要一个测试和展示新技术的过程，并展示任务的成功。

数据驱动的数据优先级划分测试也必须进行——目前，太空任务被设计为收集能发送回地球的数据量。有了增强型AI的航天器，可以发生根本性的转变，因为传输数据回地球不再是主要瓶颈，因为可以实施数据优先级划分。最终目标是尽可能多地收集仪器上的数据，然后让智能算法优先考虑“最有趣”的数据发送回地球。在模拟和低风险科学任务期间更多地测试算法将增强解决方案的技术就绪水平。

数据驱动的数据优先级划分测试也必须进行——目前，太空任务被设计为收集能发送回地球的数据量。有了增强型AI的航天器，可以发生根本性的转变，因为传输数据回地球不再是主要瓶颈，因为可以实施数据优先级划分。太空任务依赖预设指令和大量地面分析。这种方法彻底改变了太空研发范式，但在我们太阳系更远的地方探索目标时，成为数据驱动的太空探索对于成功至关重要。

数据驱动的数据优先级划分测试也必须进行——目前，太空任务被设计为收集能发送回地球的数据量。有了增强型AI的航天器，可以发生根本性的转变，因为传输数据回地球不再是主要瓶颈，因为可以实施数据优先级划分。

数据驱动的未来
私营部门合作是推动太空任务转型的关键——引入专家视角将提供创新解决方案和策略，帮助太空团队开发能够处理、传输和解释关键数据的航天器。这种合作可以用来实现在航天器上直接进行实时AI计算，同时增强从数据收集到优先排序的操作团队的数据处理管道。此外，这种合作还可以加速开发用于太空应用的AI处理器，确保其具备抗辐射性和极高功率效率。这些合作已经在进行中，例如NASA和IBM的AI合作伙伴关系。

太空机构及整个产业还需实施智能数据采集方案，包括数据收集、标注、分析，然后适当地管理数据，以便团队可以近乎实时地访问和做出决策以进行任务关键操作。这种合作可以用来实现在航天器上直接进行实时AI计算，同时增强从数据收集到优先排序的操作团队的数据处理管道。此外，这种合作还可以加速开发用于太空应用的AI处理器，确保其具备抗辐射性和极高功率效率。这些合作已经在进行中，例如NASA和IBM的AI合作伙伴关系。

数据也可通过训练地球模型并针对特定太空任务目标微调，应用于各类机器学习模型，包括异常检测、硬件故障预测和科学数据分析。更有效地利用大数据还将助力地球团队开发可视化和仿真工具。这些可能涉及数字孪生调查——虚拟复制航天器和行星环境以模拟任务和测试算法在部署前，从而为任务操作带来更明智、更果断的行动。

数据也可通过训练地球模型并针对特定太空任务目标微调，应用于各类机器学习模型，包括异常检测、硬件故障预测和科学数据分析。培育数据驱动环境不仅是采用下一代工具，更是推动太空发现和探索下一前沿的催化剂。

推进增强型AI的太空探索需跨学科协作，确保工具和模型具备适应性和可扩展性。随着计算能力和机载能力的提高，数据密集型任务（如通过机器学习进行光谱分析）可以在太空中越来越多地执行，以实现实时洞察和协作科学发现，开启太空探索的新纪元。

**维多利亚·达·波亚恩**是Tyto Athene的首席数据科学家。**埃里克·林内斯**是Tyto Athene的首席软件工程师。维多利亚和埃里克都支持美国宇航局戈达德航天中心，并且他们都在GSFC的行星环境实验室以及ExoMars和Dragonfly任务中工作。

《太空新闻》致力于发表我们社区的多样化观点。无论您是学者、高管、工程师还是仅仅是对宇宙感到担忧的公民，请将您的论点和观点发送至opinion@spacenews.com，以考虑在线发表或在我们的下一期杂志中发表。这些社论中表达的观点仅代表作者的观点。

相关文章

(以上内容均由Ai生成)