?人工智能已經(jīng)如此廣泛地用于航天，以至于有人發(fā)出疑問：“為什么還非得送人去天上干活？”——當(dāng)然，那又是另一個故事了。

美國教育網(wǎng)站Springboard 在2月8日發(fā)布文章說，在現(xiàn)代空間探索時代，AI是尋找知識的重要工具；科學(xué)家使用AI和ML模型實現(xiàn)航天器的自動化操作、分析大量數(shù)據(jù)，甚至挽救生命。文章列舉了AI的7種典型航天應(yīng)用。

1、機器人

AI有能力在障礙物周圍自主導(dǎo)航，已經(jīng)不是新鮮事了。好奇號這樣的火星車已經(jīng)在火星表面進行了十多年的全自主導(dǎo)航工作。

火星車的傳感器可以探測環(huán)境中存在的危害，例如巖石、隕石坑和其他情況。然后，車載AI系統(tǒng)分析數(shù)據(jù)以確定最佳前進路徑，確?；鹦擒嚳梢园踩ㄟ^而不會有任何碰撞風(fēng)險。

毅力號火星車上運行的AEGIS是一種基于計算機視覺的探測系統(tǒng)，找到了可以采樣的有趣巖石。這是一個巨大進步，為完全自主的太空探索漫游車打下了基礎(chǔ)。

2、衛(wèi)星操作

AI正在革新衛(wèi)星的操作方式，為管理衛(wèi)星提供更高效、更智能、更快的解決方案。比如，SpaceX使用AI驅(qū)動的算法幫助其衛(wèi)星避免與軌道上的其他衛(wèi)星發(fā)生碰撞。該算法使用了來自衛(wèi)星傳感器的綜合數(shù)據(jù)——包括其位置和速度，以識別潛在的危險機動，星載計算機控制并調(diào)整衛(wèi)星的速度和方向以避免碰撞。

AI還可以優(yōu)化將衛(wèi)星機動到正確軌道的過程，減少所需推進劑和達到工作軌道所需的時間。

3、數(shù)據(jù)分析

通過提供更準(zhǔn)確、有效的任務(wù)數(shù)據(jù)分析方法，AI有助于空間探索中的數(shù)據(jù)分析。機器學(xué)習(xí)算法可以幫助識別來自衛(wèi)星、探測器和其他空間探索工具的數(shù)據(jù)模式，從而檢測到可能意味著潛在發(fā)現(xiàn)或風(fēng)險的異常情況。

AI還能幫助識別數(shù)據(jù)趨勢，并通過預(yù)測分析提供比傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法更詳細的見解。

4、天體地質(zhì)學(xué)

利用AI，科學(xué)家可以對行星和衛(wèi)星上的地質(zhì)特征進行檢測和分類，如隕石坑、火山和其他地表特征。這項技術(shù)還用于生成行星表面的詳細3D模型，以幫助科學(xué)家更好地了解行星或其衛(wèi)星的環(huán)境、歷史。

5、火箭回收

SpaceX一直在提高和改進火箭的飛行方式。他們使用AI監(jiān)控、分析來自火箭傳感器和遙測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，從而更好地做出決策，更精確地控制火箭的軌跡與速度。SpaceX還把AI用于火箭著陸程序某些部分的自動化，例如控制發(fā)動機和起落架，以確?；鸺幱谧罴阎懳恢谩?/span>

6、恒星和星系測繪

得益于AI算法檢測、分類和識別恒星、星系數(shù)據(jù)模式的能力，天文學(xué)家現(xiàn)在可以以前所未有的細節(jié)繪制宇宙地圖。這些算法使他們能夠準(zhǔn)確識別太空中的恒星和星系，甚至了解它們的物理特性（如質(zhì)量和年齡）。同時，通過利用AI預(yù)測恒星和星系不同時期的行為，科學(xué)家能獲得寶貴的知識以用于未來的測繪和探索工作。

7、預(yù)防性維護

我們已經(jīng)看到，AI分析大量數(shù)據(jù)以幫助衛(wèi)星操作和火箭著陸程序。此外，它還可以使用相同的數(shù)據(jù)來確定應(yīng)該開展哪些預(yù)防性維護工作。

機器學(xué)習(xí)模型能夠預(yù)測未來的故障或性能問題，并給出減少風(fēng)險的行動計劃。這可以大大降低維護成本，幫助挽救無數(shù)人的生命。