人工智能正在太空探索中積聚動力，在接下來的幾年中，當(dāng)我們航行到彗星，衛(wèi)星和行星，并探索采集小行星時，人工智能將承擔(dān)更加重要的功能角色。
“ 人工智能已經(jīng)使科學(xué)研究和探索更加高效?！睔W洲航空安全局高級概念和研究辦公室負(fù)責(zé)人Leopold Summerer 在接受Singularity Hub采訪時說。
人工智能和太空探索的歷史比許多人想象的要早。它已經(jīng)在研究地球，太陽系乃至宇宙方面發(fā)揮了重要作用。隨著計算機(jī)系統(tǒng)和軟件的發(fā)展，人工智能的潛在用例也在不斷發(fā)展。
地球觀測器1（EO-1）衛(wèi)星是一個很好的例子。自本世紀(jì)初推出，其搭載的AI系統(tǒng)有助于優(yōu)化分析和應(yīng)對自然事件，如洪水和火山爆發(fā)。在某些情況下，AI能夠在地勤人員甚至意識到事件發(fā)生之前，命令EO-1開始捕捉圖像。
其他衛(wèi)星和天文學(xué)的例子比比皆是。天空圖像編目和分析工具（SKICAT）協(xié)助對第二次帕洛瑪天空調(diào)查中發(fā)現(xiàn)的物體進(jìn)行分類，對數(shù)千個物體進(jìn)行分類，這些物體的分辨率低于人類所能捕獲的物體。類似的人工智能系統(tǒng)幫助天文學(xué)家確定了56種新的可能引力透鏡，這些引力透鏡在暗物質(zhì)研究中起著至關(guān)重要的作用。
AI還能夠搜索大量數(shù)據(jù)并找到相關(guān)性，這對于充分利用可用數(shù)據(jù)將變得越來越重要。ESA的ENVISAT每年產(chǎn)生大約400TB的新數(shù)據(jù) - 但是它將與Square Kilometer Array相比相形見絀，它將產(chǎn)生與當(dāng)前在互聯(lián)網(wǎng)上相同數(shù)量的數(shù)據(jù)。
AI也被用于軌跡和有效載荷優(yōu)化，這兩項都是美國航空航天局下一次火星探測任務(wù)的重要步驟，2020火星車它將于2021年初落在火星上。
一種名為AEGIS的AI 已經(jīng)應(yīng)用于美國宇航局火星探測器“流浪者”上。該系統(tǒng)可以處理相機(jī)的自主定位并選擇要調(diào)查的內(nèi)容。然而，下一代AI將能夠控制車輛，自主協(xié)助學(xué)習(xí)選擇，并動態(tài)安排和執(zhí)行科學(xué)任務(wù)。
來自丹麥DTU Space的JohnLeifJ?rgensen設(shè)計了大約100顆衛(wèi)星的設(shè)備和系統(tǒng)，并且還在不斷增加。他是Mars 2020 Rover自主科學(xué)儀器PIXL背后團(tuán)隊的一員，該儀器了廣泛使用AI，其目的是調(diào)查火星上是否存在像疊層石這樣的生命形態(tài)。
AI還幫助PIXL在整個夜晚自主運行并隨著環(huán)境的變化不斷調(diào)整 - 白天和夜晚之間的溫度變化可能超過100攝氏度，這意味著漫游車，攝像機(jī)，機(jī)器人手臂和巖石下面的地面正在研究所有不斷變化的距離。
“人工智能是所有這項工作的核心，有助于提高生產(chǎn)力，”Jorgensen說道。
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