人工智能的未来突破,太空AI技术盘点。

 


说起太空AI,不知道大家的脑海中浮现的是怎样的一番景象?

实际上,早在现代计算机问世之前,科幻小说就已经大胆提出了在太空中使用 AI 的想法。差强人意的是,目前我们的太空 AI 技术还未成熟。不过人类确实需要太空 AI 的帮助,因为太空中充满挑战,许多太空任务对精确度要求极高,仅凭人类难以实现。

目前在太空中使用最多的 AI 系统当属太空卫星,它们通常负责太空摄像,每秒产生约 16 张图像。
当然,我们也能看到,人类科学家已经开始尝试使用 AI 技术和 AI 机器人,来帮助人类探索太空、征服太空。

由AI驱动的太空协作机器人


Cobots

Cobots(全称collaborative robots)是为了与人类直接接触和互动而创造的机器人,例如机器狗或吸尘机器人。太空中的协作机器人数量惊人。

CIMON 1&2(Crew Interactive MObile companioN)

CIMON 由 IBM,AIRBUS 和 DLR(德国航空航天中心)制造。最初的 CIMON 于 2016 年首次提出,并于 2018 年进入国际空间站(ISS),工作时长 14 个月。CIMON 2 于 2019 年 12 月 5 日到达国际空间站,并计划在那里停留 3 年。

实验证明,CIMON 能够减轻工作人员的压力,提高了国际空间站的安全性,并帮助人类更有效地执行任务。CIMON AI 助手呈球形,直径 32cm,重 5kg,电池寿命为 3 小时。CIMON 还可以说话,飞行,帮助执行一些任务,播放音乐,查看情况,收听并向工作人员发出警报。CIMON 还将 IBM cloud 用于数据安全保护。

而且,CIMON 与 AR 兼容,完全使用 3D 打印构建,具有面部识别功能,可以识别人类及其面部表情。

图 |  CIMON

Int-Ball

Int-Ball(也被称为 JEM 内置球型摄像机)。自 2017 年 6 月 4 日进入太空以来一直在国际空间站上,由日本航空航天局(JAXA)制造,直径为 15 厘米,重 1 千克,电池可续航约 2 个小时,外壳由 3D 打印材料制成。

Int-Ball 可以使用 12 个小型风扇和 3D 标记完成自主飞行,也可以由 JAXA 地勤人员操控以进行飞行和监控任务。它可以自动以 1280 x 720 高清像素和 1920 x 1080 全高清像素(FHD)拍摄照片,帮助国际空间站工作人员为科学或公共目完成拍照和录制视频,帮助他们节省 10%的工作时间。

图 | Int-Ball(来源:JAXA / NASA)

Kirobo

Kirobo 的使用,是为了查看人类和 cobots 如何在太空中进行交互。它于 2013 年 8 月 10 日到达国际空间站,是第一个进入太空的 AI 伴侣机器人,工作时长 18 个月。它高约 34 厘米,宽 18 厘米,重约 1 公斤,还会说日语。
图 l Kirobo
Kirobo 由日本电通(Dentsu),东京大学先进科学与技术研究中心,Robo Garage,丰田汽车( Toyota)和日本宇航局(JAXA)联合制造。Kirobo 具有声音识别、话语识别,自然语言处理,语音合成,电信,面部识别和视频录制等功能。

Robonaut(R1&R2)

Robonaut 是类人机器人,这意味着它能够表现得像人一样。Robonaut 由通用汽车 GM 和美国国家航空航天局(NASA)制造,可以实现远程控制或自主 “思考”。
图 l Robonaut
Robonaut 1 并未被送入太空,Robonaut 2 则更快,更小,更灵巧,并且感应范围更广,它们都有多个机械下肢。Robonaut 2 于 2011 年 2 月 24 日进入国际空间站,Robonaut 则于 2018 年 5 月回到地球。

Astrobee

Astrobee 是三个不同的协作机器人的总称:Honey,Queen Bee 和 Bumble。Astrobee 呈立方体形状,宽 31.75 厘米,可以使用小型风扇自主飞行。它们的任务是帮助宇航员在国际空间站上执行维护任务。

替人类出征太空


广为人知的火星探测车 “好奇号 Curiosity”,能够使用 AI 高效地收集数据。

“好奇号” 自 2012 年登上火星,已经在那里度过 3005 天。“好奇号” 使用 AEGIS 软件,该软件使其能够自主选择合适的岩石和土壤目标进行分析。在流动站的激光检测系统中安装 AEGIS 软件后,其选择合适目标的性能超过 93%,而使用之前的随机选择方法的性能则只有 24%。

“好奇号” 还将使用 AI 以避开火星上的沙坑、锐利的岩石和其他障碍物,以免撞上锐利的岩石而终止寿命。此外,一个名为 AI4Mars 的在线工具可以帮助人们标记出好奇号火星探测器周围的地形。

AI 在太空探索中的另一种用途是 NASA 与 Google 合作开展的开普勒任务(Kepler mission),该任务使用系外行星的太阳系统的亮度数据来找到该行星。

图 | “好奇号”火星探测器的自拍照

此外,AI 还被用于小行星探测。

通常,天文学家必须使用数学手段并借助望远镜来手动对小行星进行分类,以弄清它们的形状、大小、自旋速率和轨迹。该过程可能需要数月才能完成。而现在,借助新的神经网络算法,天文学家可以在 4 天内绘制出以上数据。

荷兰的一个研究小组开发了一种称为 “Hazardous Object Identifier” 的神经网络算法,该算法可以识别出可能与地球碰撞的小行星,且目前,已经发现了 11 颗直径大于 100 米的小行星。该算法还研究了将在地球 470 万英里范围内行驶的小行星,这些小行星撞击地球的可能性很小。该算法的准确度为 90.99%,这意味着约 1/10 的小行星将不能被检测出。

AI为主,人类为辅的太空技术


卫星-数据紧缩 Satellites-The Data Crunch

如前所说,卫星为我们提供了有价值的信息,但是卫星在此过程中要做的一件事是创建大量的数据和图像,卫星每天产生约 150 TB 的数据,而 AI 真正擅长的一件事就是非常快速地处理大量数据。因此,使用 AI 分析卫星上的数据也就不足为奇了。

管理卫星

许多人认为卫星易于使用,人们只需将其发射进入轨道,它们就能开始执行任务。但其实,这一想法有些天真。

AI 和 ML 在人造卫星上的主要用途之一是使之自动化,因为在过去,人造卫星执行任务时需要大量的人工操作。而现在,借助新的 AI 和 ML,算法卫星可以自动进行航向校正,以避开太空垃圾和其他卫星,还可以自动进行监视和维护任务,自动与地勤人员通信,并自动对外部刺激和传感器数据做出响应。

Airbus 公司还一直在使用 Google 的开源 AI 语言 Tensor Flow 来监控其卫星在轨道上的运行状况,从而使它们的卫星表现更出色。IBM 也有一个名为 KubeSat 的项目,允许卫星间相互通信,创造了在太空中使用 AI 卫星的热潮。

图 | NASA的轨道上有很多卫星,帮助NASA研究海洋、陆地和大气层(来源:NASA)

手机网络

此外,将 AI 与卫星结合使用,可以轻松地为身处信号不足地区的人们提供互联网服务。这些地区根本没有能力去自主发射绕地飞行的人造卫星,也无法使用电缆,光纤或移动网络。在休斯 Hughes,人们使用 AI 来克服不良网络状况,例如没有电话服务或电话服务缓慢,该算法可防止约 70%的不良网络状况。

卫星图像增强

卫星图像具有极高的分辨率,但是如果我们需要更清晰的图像该怎么办?SuperRes 是一种 AI 算法,可以自动提高卫星图像的质量。它可以为卫星提供更低成本、更轻便的图像传感器。

Airbus 公司还使用了基于 Tensor Flow 和广达几十亿平方公里图像的 AI 算法,来进行自动云检测(如 literal clouds),传统上在图像传递之前所需要的手动检查步骤也因此得以省略。现在该算法还可以检测汽车,轮船或飞机等物体。

监测森林健康

在当前全球环境恶化的情况下,森林健康状况至关重要。在 20tree.ai 的帮助下,使用卫星图像和 AI,就可以监视森林以发现森林危害、虫斑、干旱等不利情况。我们将能够非常轻松,经济高效且准确地发现并治疗全世界的森林问题。 
(来源:20tree.ai

检测异常

LatConnect 60 已开发出一种 AI 算法,可以实时检测异常(例如海洋中的重要温度变化)并使用时间戳、坐标或其他类型的数据进行记录。

制造业

人工智能不仅在太空中有所助益,而且在制造业中也大有用处。洛克希德·马丁(Lockheed Martin)等许多人正在使用 AI 来分析制造工艺并对其进行改进,例如分析太空中的卫星,火箭等以改进未来的模型,也包括分析其所执行的工作以确保工作顺利完成,还能够对产品进行测试、加快制造过程。

火箭制造公司 Relativity Space 就是一个例子,该公司使用 AI 来以各种可能的方式优化其火箭制造业,并为可靠的飞行零件铸造定制解决方案,同时减少所需零件数量。


图 | Relativity Space的超大型3D打印机,它使用AI打印火箭和卫星零件(来源:Relativity Space)

预测飓风

IBM Watson 工作室基于美国宇航局喷气推进实验室((Jet Propulsion Laboratory 简称 JPL)的科学家发现的卫星图像、AI 和相关信息建立了一种算法,该算法可以预测飓风的路径,以及飓风加强的可能性。算法通过查看飓风中心的降雨量、云层中的冰量以及从飓风眼中流走的空气温度来实现预测目标。对于风速在 24 小时内将最少增加至 56 公里 / 小时的飓风,该算法的预测性能优于人工预测约 60%,对于风速在 24 小时内将增加至 60 公里 / 小时的飓风,该算法的预测性能优于人工预测约 200%。

太空残骸问题

每当有卫星、火箭等在太空中丢失或炸毁时,其制造出的残骸移动速度将达到 1000米/秒,这会阻碍后续火箭卫星等顺利进入预定轨道。因此,IBM 开发了一个名为 SSA(Space Situational Awareness太空态势感知)的系统,该系统可以预测和跟踪这些残骸垃圾,以确保其他物体不会被如高尔夫球大小的碎片击中并被摧毁。

居住地建设

NASA 计划在 2033 年将人类送往火星,而埃隆·马斯克(Elon Musk)希望在 2022 年就完成该目标,但前提是,在宇航员到达火星之前,就要在火星上建立起人类可居住的地方。另外,火星上的栖息地必须密闭,能够经受住持续数月之久的沙尘暴侵袭,并能承受-129C(200F)至-46C(-50F)的温度以及任何宇宙碎片。

但其实,我们可以在宇航员到达火星之前使用 AI 为宇航员 3D 打印一个居住地。AI Space Factory 是一家致力于火星居住地建设的公司。他们使用 3D 打印技术建造出一个居住地,由可在火星上
找到的玄武岩和一种由玉米制成的塑料聚合物制成,NASA 希望能在火星上种出玉米以减少材料的运输成本。而且,该居住地是由一种生成设计 AI 设计为蛋形结构,这让他们能够使用最少的材料,创建出非常坚固的最佳结构,而且这种结构具有最佳的隔热效果。

图 | 在 NASA 3D 打印栖息地挑战赛中,AI Space Factory 团队在火星栖息地前留影太空 AI 未来的潜在用途

基于太空的战争情报

卫星可以用来向前线人员或操控信息战争的人提供情报。通常,数据处理和开发是在地面上进行的,而卫星则下载数据,但是 Raytheon Intelligence & Space 正在研究一种将数据收集、数据开发者和数据发送等功能全部集成至卫星的系统。

网络安全

SmartSat 正在使用卫星 AI 通过启发模式来检测异常并改善网络安全。随着新威胁的出现,它可以通过自动更新来提高机载网络安全性。

减少耗电量

AI 甚至可以为国际空间站或卫星节省电力。这对太空技术的作用非常大,因为对于卫星或者火箭发射来说,任何重量的减轻都将大大提高发射成功概率。而且,更有效的能源使用将使人们能够获取更多的太空能源。此外,AI 还有可能应用于自动化采矿、AI 宇航员、使任何月球或火星基地任务实现自动化、太空旅游等等领域。

当然,我们还需注意,太空是一个极其危险的环境,而太空探索意味着生成、获取和处理大量数据,AI 就恰好擅长与大量数据打交道。

同时,太空 AI 的使用可以彻底改变太空技术(现在它已经在这样做了),相信很快,我们就会看到 AI 完全替代人类宇航员——因为 AI 技术可以最大程度地减少生命损失,更廉价、更有效、更轻便,并且其潜在错误更少。
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