米乐当您谈论太空中的 AI 时，您会想到这个角色吗？

图片 |电影《星球大战》中的 AI 机器人：C-3PO 和 R2-D2（来源：）

米乐其实早在现代计算机出现之前，科幻小说就已经大胆地提出了在太空中使用人工智能的想法。不幸的是，我们的太空人工智能技术还不成熟。但是，人类确实需要太空AI的帮助，因为太空充满挑战，很多太空任务都需要极高的精度，人类很难做到。

当今太空中使用最多的 AI 系统是卫星，它们通常负责太空摄影，每秒产生大约 16 张图像，但这些图像质量很差，无法使用常规代码进行处理。

此外，一颗卫星每天需要处理大约 150 TB 的数据！如果当天不处理这些数据，留到第二天，它们将毫无用处。毕竟，谁需要昨天的天气？同样重要的是，如果不快速处理这些数据，卫星将不得不等到卫星一直环绕到同一位置，才有机会再次获取所需的数据或照片。

米乐更糟糕的是，由于延迟，最初被监测的东西经常发生移动或变化，例如一颗小行星正朝着地球前进！不幸的是太空机械人bb8，如果不能及时处理这些信息，那就太晚了。

当然，我们也可以看到，人类科学家已经开始尝试利用人工智能技术和人工智能机器人来帮助人类探索和征服太空。

太空中的人工智能协作机器人

米乐协作机器人

协作机器人（协作机器人）是为与人类直接接触和互动而创建的机器人，例如机器狗或吸尘器。太空中的协作机器人数量惊人。

CIMON 1&2（Crew Interactive Mobile CompanioN）

米乐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），历时 14 个月。 CIMON 2 于 2019 年 12 月 5 日抵达国际空间站，计划在那里停留三年。

实验表明，CIMON 可以减轻工作人员的压力，提高国际空间站的安全性，并帮助人类更有效地执行任务。 CIMON AI助手为球形，直径32cm，重5kg，续航3小时。 CIMON 还可以说话、飞行、帮助完成一些任务、播放音乐、检查情况、倾听和提醒工作人员。 CIMON 还使用 IBM 云来确保数据安全。

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

图片 | DLR 项目经理和空客项目经理在 NASA 大楼前与 CIMON 合影（来源：维基百科）

内部球

Int-Ball（也称为 JEM 内置球顶）。自2017年6月4日进入太空以来一直在国际空间站上，由日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）制造，直径15厘米，重1公斤，电池续航时间约2小时，外壳由3D 打印材料。

Int-Ball 可以使用 12 个小风扇和 3D 标记自动飞行，也可以由 JAXA 地勤人员操作以执行飞行和监控任务。它可以自动拍摄 1280 x 720 高清像素和 1920 x 1080 全高清像素 (FHD) 的照片，帮助国际空间站工作人员为科学或公共目的拍摄照片和录制视频，帮助他们节省 10% 的工作时间.

图 |国际球（来源：JAXA/NASA）

基洛博

Kirobo 用于观察人类和协作机器人在太空中的互动方式。它于 2013 年 8 月 10 日抵达国际空间站，是第一个进入太空的人工智能伴侣机器人，工作了 18 个月。它高约34厘米，宽约18厘米，重约1公斤，会说日语。

Kirobo 由电通、东京大学先进科学技术研究中心、Robo Garage、丰田和日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 联合制造。 Kirobo 具有语音识别、语音识别、自然语言处理、语音合成、电信、面部识别和视频录制。

Robonaut（R1 和 R2）

Robonaut 是人形机器人，这意味着它能够像人类一样行事。 Robonaut 由 GM 和 NASA 制造，可以远程控制或自主“思考”。

Robonaut 是人形机器人，这意味着它能够像人类一样行事。 Robonaut 由 GM 和 NASA 制造，可以远程控制或自主“思考”。

Robonaut 1 没有被送入太空，Robonaut 2 更快、更小、更灵巧，并且感应范围更广，所有机器人都有多个下肢。 Robonaut 2 于 2011 年 2 月 24 日进入国际空间站，Robonaut 于 2018 年 5 月返回地球。

天体蜂

Astrobee 是三种不同协作机器人的总称：Honey、Queen Bee 和 Bumble。 Astrobee 呈立方体状，31.75cm 宽，可以使用小风扇自主飞行。他们的任务是帮助宇航员在国际空间站上执行维护任务。

为人类去太空

著名的火星探测器好奇号使用 AI 来有效地收集数据。

自 2012 年以来，好奇号已在火星上停留了 3,005 天。好奇号使用 AEGIS 软件太空机械人bb8，使其能够自主选择合适的岩石和土壤目标进行分析。在火星车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为 24%。

好奇号还将使用人工智能避开火星上的沙坑、锋利的岩石和其他障碍物，这些障碍物可能会因与锋利的岩石碰撞而结束其生命。此外，名为 AI4Mars 的在线工具可以帮助人们标记好奇号火星探测器周围的地形。

人工智能在太空探索中的另一个用途是 NASA 与 Google 合作的开普勒任务，该任务使用来自系外行星太阳系的亮度数据来寻找行星。

图片 | “好奇号”火星车自拍

此外，人工智能正被用于小行星探测。

通常情况下，天文学家必须使用数学和望远镜的帮助手动对小行星进行分类，以确定它们的形状、大小、旋转速度和轨迹。该过程可能需要数月才能完成。现在，借助新的神经网络算法，天文学家可以在四天内绘制出这些数据。

荷兰的一个研究团队开发了一种名为“危险物体识别器”的神经网络算法，可以识别可能与地球相撞的小行星，迄今已发现 11 颗直径大于 100 米的小行星。该算法还研究了将在距离地球 470 万英里范围内行进、撞击地球的可能性很小的小行星。该算法的准确度为 90.99%，这意味着大约十分之一的小行星将未被检测到。

此外太空机械人bb8，Catalina Sky Survey 团队基于 100 TB 的数据开发了一种名为 NEO AID（近地物体人工智能检测）的 AI 算法。 Catalina Sky Survey 团队正在测试该算法，看看它是否可以发现小行星并对其进行优先排序。 NEO AID 与“危险对象标识符”算法相比，性能提升了 10%。

这种性能改进是由于 NEO AID 的优先级功能，该功能将重要的小行星（例如朝向地球的小行星）置于堆栈顶部进行分析，而将不太重要的小行星（例如将经过小行星的小行星）放置在堆栈顶部在堆栈的底部进行分析。研究人员希望利用它找到一种重新引导小行星的方法，他们预测这将很快成为现实。

图 |小行星 Eros 的 3D 模型（来源：NASA 的科学可视化工作室）

基于人工智能的人工辅助空间技术

卫星 - 数据危机

如前所述，卫星为我们提供了有价值的信息，但卫星在此过程中所做的其中一件事是创建海量数据和图像，卫星每天产生约 150 TB 的数据，而 AI 确实是一件事他们擅长的是非常快速地处理大量数据。因此太空机械人bb8，人工智能被用于分析卫星数据也就不足为奇了。

管理卫星

许多人认为卫星易于使用，人们只需将它们发射到轨道上即可开始执行任务。但实际上，这种想法有些幼稚。

人工智能和机器学习在 Sputnik 上的主要用途之一是实现自动化，因为在过去，卫星需要大量人力来执行任务。而现在，得益于新的人工智能和机器学习，算法卫星可以自动进行航向修正以避免太空垃圾和其他卫星，以及自动执行监视和维护任务，自动与地勤人员通信，并自动响应外部刺激和传感器数据。回应。

空中客车公司还一直在使用 Google 的开源 AI 语言 Tensor Flow 来监控其在轨卫星的运行状况太空机械人bb8，以使其卫星性能更好。 IBM 还有一个名为 KubeSat 的项目，该项目允许卫星相互通信，从而掀起了在太空中使用 AI 卫星的热潮。

图片 | NASA 在轨道上有许多卫星，可帮助 NASA 研究海洋、陆地和大气（来源：NASA）

移动网络

此外，将人工智能与卫星结合使用，可以轻松地为信号较弱的地区的人们提供互联网服务。这些地区根本没有能力自主发射轨道卫星，也无法使用电缆、光纤或移动网络。在 Hughes，人们使用 AI 来克服糟糕的网络状况，例如没有电话服务或电话服务速度慢，并且该算法可以防止大约 70% 的不良网络状况。

卫星图像增强

卫星图像的分辨率极高，但如果我们需要更清晰的图像怎么办？ SuperRes 是一种人工智能算法，可以自动提高卫星图像的质量。它可以为卫星提供成本更低、重量更轻的图像传感器。

空中客车公司还使用基于 TensorFlow 的 AI 算法和数百亿平方公里的图像进行自动云检测（例如文字云），从而实现传统上在图像交付之前需要执行的手动检查步骤。忽略。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，森林健康至关重要。在 20tree.ai 的帮助下，利用卫星图像和人工智能，可以监测森林的不利条件，如森林破坏、虫斑、干旱等。我们将能够非常发现和治疗世界各地的森林问题轻松、经济、准确。

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