NASA将允许计算机在太空探测中自主决策 寻找外星生命

2020-06-28 11:46:40
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摘要 在当地时间6月25日举行的戈尔德施密特大会上,美国国家航空航天局(NASA)公布了太空探测器新一代智能系统的首批成果。它们能从岩石样本中识别出生命地理化学特征,并判断哪些数据值得分析,哪些结果需要反馈给人类。

  俗话说,将在外君命有所不受。火星最接近地球的时候,相隔距离也有5500万公里,信号传输需要约30分钟。而随着火星探测器越来越先进,收集上来海量数据,将它们统统传回地球,等待人类指令再做行动,显然大费时间和金钱。能否让计算机在火星上自己做主呢?

  在当地时间6月25日举行的戈尔德施密特大会上,美国国家航空航天局(NASA)公布了太空探测器新一代智能系统的首批成果。它们能从岩石样本中识别出生命地理化学特征,并判断哪些数据值得分析,哪些结果需要反馈给人类。

  这些智能系统虽然赶不上将在一个月后发射的“毅力号”火星车,但会在欧洲空间局的ExoMars项目中首秀。受到新冠疫情的影响,ExoMars火星车已经被推延到2022年发射。

  在火星首秀时,智能系统依然会把大部分数据传回地球。但在未来进军太阳系中更遥远的天体时,它们将被NASA授予自主决策权。

  项目首席研究员维多利亚·达波安(Victoria Da Poian)在会上表示:“这是太空探索中有远见的一步。这意味着我们的想法逐渐变了,从人类参与一切太空事务,到认识计算机配有智能系统,经训练后可以做一些决定,优先传输最有趣、最关键的信息。”

  AI寻找生命特征

  ExoMars项目中的罗莎琳德·富兰克林火星车将搭载一台火星有机分子分析仪(MOMA)。这是一种基于质谱仪的新设备,能否分析和识别岩石样本中的有机分析,从而在火星地表和地下寻找现存的生命,或是过去生命的迹象。

  达波安团队训练人工智能系统分析了数百个岩石样本和数千个实验光谱,首批结果表明,当神经网络算法处理来自未知化合物的光谱时,其分类准确率达到94%,并可以87%的准确率匹配到此前识别过的样本。到2023年前,算法还将持续优化。

  达波安说道:“我们会从这些无人任务中得到很多数据,把数据发送数亿公里很有挑战,而且极其昂贵,换句话说,带宽是有限的。我们需要优先把一部分数据传回数据,同时确保不会丢下重要信息。因此,我们开始开发智能算法。”

  长期目标是自主决策

  现阶段的算法扮演辅助科学家的角色,但作为长期目标,算法将自主分析数据,调整调试仪器,自主进行下一步操作,只选择最有趣的数据传送回家。

  NASA戈达德太空飞行中心行星环境实验室的软件负责人埃里克·林内斯(Eric Lyness)强调,太空任务面临严格的时限。以火星为例,探测器最多只能把样品存放几周,随后就要倾倒,转移到新的地点进行钻探。有时候,给样品二次检测留下的时间不到24小时。

  “在未来,当我们去探索木卫二或土卫六时,地球发出的信息可能需要5到7个小时才能传达到,这可不像控制一架无人机。我们需要赋予这些工具以自主权,以便迅速做出决定。”

  他解释道,智能系统不会大叫“我在这里发现生命啦”,但会给科学家们指明方向,比如说,“我有87%的信心这是磷脂,数据在这里”。

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这家伙很懒,什么描述也没留下

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