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  火星2020是一个雄心勃勃的计划。美国宇航局计划用1.25个火星年,即28个地球月收集20份火星岩芯和土壤样本——如果没有人工智能,这项任务就不可能完成,因为探测器会浪费太多时间等待指令。

  目前,美国宇航局喷气推进实验室的火星科学实验室团队规划“好奇号”火星探测器日常活动,然后再通过NASA的“深空网络”发送指令大约要花费八个小时。项目负责人会告诉漫游车什么时候该起床,需要多长时间来预热它的仪器,以及如何避开那些会损坏它已经破旧的车轮的岩石。

计划通过人工智能技术实现2020年登入火星

  火星2020将需要它有更多的自主权。火星科学实验室的任务主管——“火星科学实验室”的负责人说:“任务按照地面循环来进行推进。”“它自己能做的越多,它就能做得越好。”

  超越从不犯错的HAL

  耗资24亿美元的火星2020任务只是NASA越来越需要人工智能的一个例子,尽管这个词本身让一些人感到不安。许多NASA的科学家和工程师更喜欢称之为机器学习,而不是人工智能。在太空领域,这个宽泛的术语有时会让人想起Arthur C. Clarke在《2001太空漫游》中虚构的计算机HAL9000,号称有完美记录从不犯错。

计划通过人工智能技术实现2020年登入火星

  需要说明的是,NASA并不是在试图创造HAL。工程师们正在开发软件和算法来满足任务的具体要求。

  美国宇航局艾姆斯研究中心自动系统领域的高级科学家、智能机器人小组的负责人Kelly Fong说:“我们今天所做工作关注的重点不是智能问题,而是试图让系统变得更独立、更自动、更自主。”

  对于载人航天来说,就是给宇航员提供软件,帮助他们应对从设备故障到紧急医疗这类的突发事件。例如,一种结合带有推理和学习算法的数据挖掘的医疗辅助工具,帮助宇航员在火星上执行多个月任务,处理从日常护理到疾病或受伤的各种事情——“不再需要跟很多飞行控制人员商议,”Fong说。

  通过机器人探测火星任务,美国宇航局正在展示其拥有越来越强能力的探测器。美国宇航局的火星探测器“勇气号”和“机遇号”在2004年登陆火星的时候,尽管通过软件升级获得了一定的自主能力,但能做的仍然非常有限。相比之下,“好奇号”的能力显然强得多。

  去年,“好奇号”开始使用一种名为“科学知识收集自主探索”的软件,将计算机视觉与机器学习结合起来,根据科学家确定的标准,选择岩石和土壤样本进行研究。火星车可以用它的化学摄像机的激光对目标进行射击,分析燃烧的气体,将图像和数据打包,然后发送回地球。

  “负责这项任务的科学家们对此感到兴奋,因为过去他们不得不看着影像、挑选目标、发送命令然后等待数据传回,”JPL机器学习和仪器自主小组的研究员基里·瓦格斯塔夫说。

  尽管数据只需要10到30分钟就能从火星传回地球,但任务控制人员只能利用他们在深空网络上分配的时间内发送和接收数据。

  “即使探测器可以全天候与我们通话,我们也不能全天都在接听,不是吗?”瓦格斯塔夫说。“我们只在每天两次,一次10分钟的时间里听它的通话,因为深空网络正忙着接收卡西尼号、航行者号、先锋号、新地平线号和其他所有的任务的联络信号。”

  火星2020计划的探测器设计时的目标就是要自主做更多的事情,来更好与任务管理人员进行有限的通信。在处理发送给它的任务,以及如果有电量剩余再做一些杂事之前,它会把自己叫醒,将仪器加热到合适温度。

  “理想情况下,这对我们是有利的。我们想要的是目标的图像和来自仪器的数据。收集完这些再跟我们联络,然后我们会利用这些信息来指导它获取一份样品。”特罗斯珀说。

  NASA目前还没有实现这一目标,但火星2020计划促使他们在这个方向上改进了软件,使探测器能够自己在火星地表从一个点移动到另一个点,同时避开障碍物。“这就像蹒跚学步的孩子们学习的基本技能,别撞到障碍上。”他说。这种自主正越来越多地加入到我们的太空项目中。展望未来,我觉得我们会越来越多地使用这些智能技术。