【火星2020】NASA自主化太空探测系统超越《2001太空漫游》

08-18 13:13 首页 新智元


   新智元编译  

来源:SpaceNews

作者: Debra Werner

翻译: 朱焕

【新智元导读】上图是计算机生成的火星局部图片。通过机器人化的火星任务,美国航空航天局正在创造越来越强大的火星车。不仅如此,未来,宇航员所面对的界面将是类似飞机盲降系统那样的高度自动化界面。

 


火星2020计划是一个雄心勃勃的使命。美国航空航天局计划在1.25个火星年(相当于28个地球月)内收集20个岩芯和土壤样品。这是一个不需要人工智能的任务,因为火星车不能浪费太多时间来等待远程指令。

 

目前,美国航空航天局喷气推进实验室的火星科学实验室每天花8小时来规划好奇号火星车的日常活动,然后通过美国航空航天局的深度空间网络来发送指令。实验室项目经理会告诉火星车什么时候醒来,需要用多长时间加热仪器以及如何避开岩石以免车轮被进一步扎破。

 

火星2020项将需要火星车具有更多自主性。火星科学实验室任务经理Jennifer Trosper说:“任务的步调快慢是由与地面的通讯次数决定的。“  火星车自己能做的越多,最终能实施的任务就越多。”

 

耗资24亿美元的“火星2020”任务只是NASA越来越依赖人工智能的一个例子。 许多NASA 科学家和工程师宁愿谈论机器学习和自动化而不是人工智能,因为人工智能这个术语在空间探索社群中有时会引起对亚瑟·克拉克的《2001年:太空漫游》中邪恶电脑 HAL 9000 的想象。

 

图说:美国宇航局依靠人工智能来确定什么是火星上有前景的勘探目标。排名最高的目标是绿色阴影部分,第二名的目标是橙色部分。来自:NASA / JPL-CALTECH

 

要明确的是,美国航空航天局并没有试图创造HAL9000 这样的怪物。 相反,工程师正在开发软件和算法来满足任务的具体要求。

 

NASA 艾姆斯研究中心智能机器人部门主管 Kelly Fong表示:“今天的工作重点不在于一般性情报,而是试图让系统更独立,更自立,更自主。“

 

对于人类航天飞机,这意味着用软件帮助宇航员应对从设备故障到医疗紧急情况等突发事件。 例如,医疗支持工具将数据挖掘与推理、学习算法结合起来,帮助宇航员在火星上进行长达多个月的任务,处理从日常护理到疾病伤害的一切事宜,无需时时刻刻与一大群地球上的飞行监控者进行对话“ Fong 说。

 

通过机器人化的火星任务,美国航空航天局正在创造越来越强大的火星车。NASA的2004年登陆火星的探测车勇气号和机遇号能做的事情非常少,尽管他们通过软件升级已获得了一些自主性。与之相比,好奇号要强大得多。

 

去年,好奇号开始使用名为《科学信息收集自主探索》的软件,该软件将计算机视觉与机器学习相结合,根据科学家确定的标准选择岩石和土壤样本进行调查。 火星车可以使用 ChemCam 激光器对目标进行分析,解析燃烧的气体,将数据与图像打包并发送到地球。

 

NASA喷射推动实验室机器学习研究员Kiri Wagstaff说:“科学家对这一成就感到兴奋,因为过去他们必须逐个查看图像,选择目标,发出命令并等待数据。”虽然数据在10到30分钟内就能在地球和火星之间传播,但各个任务控制器只能在深度空间网络为该控制器分配的时间段内发送和接收数据。

 

Wagstaff 说:“即使火星车可以和我们24小时聊天,我们也不会总是在听。我们只在10分钟的窗口中听一次到两次,因为深度空间网络同时也在忙于监听Cassini号,Voyager号,先锋号,新视野号和其他任务。”

 

火星2020号火星车的目标是更好地利用与项目经理的有限通信,让自己做更多的事情。它将自己唤醒自己,将仪器加热到适当的温度,然后执行那些必须性任务,如果剩余电池电量充足的话再执行一些额外的任务。

 

好奇号火星探测车使用计算机视觉和机器学习相结合的软件,根据科学家在地球上设定的标准来选择岩石和土壤样本进行调查。来源:NASA/JPL-CALTECH


“理想情况下,我们希望能对火星车说,‘ 我们对这个领域感兴趣。 我们需要用仪器获得这些物理对象和周边背景的图像。当你干完这些后告诉我们,我们将使用这些信息来获取物质样品,‘ ”Trosper说。

 

NASA还没有实现这一目标,但是2020火星项目正通过软件在这个方向上采取行动,使火星车能够在火星地形中穿行,避免障碍。 Fong 说,“这类似幼儿要学习的基本技能:走路时不要撞到东西。但这确实是很有用的技能。这种自主性正在越来越多地进入我们的空间系统。“

 

NASA 未来的任务,例如Europa Clipper 项目将需要强健的人工智能,以寻找从木卫二地下海洋中升起的烟柱和由热液喷射造成的冰缝。 瓦格斯塔夫说:科学家无法预测何时何地能发现新东西,他们需要人工智能来“观察事物,注意到它们,捕获数据并将其发回给我们”。

 

在 Europa Clipper的仪器收集数据后,航天器的车载处理器将需要为观测分配优先级,传送最有价值的数据到地球,Wagstaff 说。 “我们能收集到的数据总是比我们能传输的数据更多。”

 

对于那些比火星更遥远的任务来说,这一点尤其重要。NASA的轨道飞船可以中继数据。去木卫二、土卫六等星体的任务也会遇到通信延误。

 

NASA已经开发了可用于未来海洋任务的地球观测卫星软件。 2013年推出的智能有效载荷实验立体声,可依靠机器学习来分析图像,突出显示出其周围环境中的任何东西。


Wagstaff 说:“它的眼睛会开放搜索任何不符合我们预期的东西,或任何突出的、不一样的东西。我们无法预测我们将要找到什么。 我们不想因为没有对工具进行训练而错过任何东西。“

 

一个已提出的未来任务是,通过木卫二冰来调查生命是否存在于木卫二的地下海洋中,这将需要更多的舰上情报。 NASA可能会设计软件来寻找化学成分或温度方面的不一致。 Wagstaff 说:“这样, 你就不必事先猜测生命必须是什么样子、生命体会吃什么、依靠什么能源。”

 

在工程师将软硬件发送到太空之前,他们会在地球上类似的环境中进行广泛的测试。 他们会在沙漠中测试火星任务。木卫二任务的最佳模拟环境可能是北极的冰川沉积。

Wagstaff 说:“我们非常明白必须尽可能减轻风险,因为我们正在处理耗资数亿数十亿美元的航天器。 有些情况下,我们所做的一切都要经过多年的测试,才会被放在航天器上。“

 

与此同时,SpaceX和波音公司也在建造的航天飞机,用于在地球和国际空间站之间搭载宇航员。当航天飞机与空间站对接时,宇航员将监控传感器和图像处理器。 波音公司的系统依靠相机、红外成像仪和测距传感器创建三维地图,而系统的中央处理器将确定哪个传感器更可能是准确的,并且相应地对数据进行加权,以确保先前快速行进的两个太空体以约4厘米每秒的速度慢速接触。

 

在很多方面,宇宙飞船的智能自主性与飞机的智能自主性相似。受雇于波音的前空中客车指挥官 Chris Ferguson 说,“无论在商用飞机还是航天器上,每个人都开始意识到飞行员正在变成系统的监事者,而不再是事事亲力亲为的实施者。未来,宇航员所面对的界面将是类似飞机盲降系统那样的高度自动化界面。”


编译来源:http://spacenews.com/beyond-hal-how-artificial-intelligence-is-changing-space-systems/





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