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。
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。
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 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。
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 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”。
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 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。
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。
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。
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。
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)
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。
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。
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。
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）
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％。
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。
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
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。
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。
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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