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火星上的AI:噴氣推進實驗室的Tom Soderstrom訪談

倩倩 ? 來源:新經(jīng)網(wǎng) ? 2020-07-28 15:41 ? 次閱讀
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人類在世界各地以及現(xiàn)在在其他世界和星球上都在樹立自己的烙印。在過去的幾十年中,人類已經(jīng)將航天器,漫游器和機器發(fā)送到了近或遠的行星,因此AI成為這些遠程系統(tǒng)中越來越重要的一部分也就不足為奇了。畢竟,如果要花費數(shù)小時甚至數(shù)天的時間才能將通信和命令發(fā)送到其他行星上的設備或從其他行星上的設備發(fā)送命令,那么就要使這些系統(tǒng)具有智能和自主的功能,以在惡劣的外太空,行星或巖石環(huán)境中運行身體很有意義。

在2019年的亞馬遜re:MARS會議上,美國宇航局噴氣推進實驗室IT首席技術和創(chuàng)新官Tom Soderstrom分享了他對這些遠程設備如何越來越使用AI的見解以及對如何將該技術應用于太空的一些見解和行星探索。Soderstrom先生在NASA的職責是計劃未來的任務,并根據(jù)技術發(fā)展方向制定戰(zhàn)略。

索德斯特倫先生說:“我們已經(jīng)建立了一個創(chuàng)新體驗中心,我們可以在這個空間中體驗當前的未來。這樣做的目的是更好地了解準備使用哪些技術,同時進行過濾。其中值得追求的是使JPL,NASA和企業(yè)受益的方案?!?/p>

Soderstrom先生在re:MARS的演講中談到了“使MARS民主化”,指的是機器學習,自動化,機器人技術和太空。民主化是指利用技術浪潮使人們可以使用它。根據(jù)Soderstrom的說法,這意味著“要使算法和數(shù)據(jù)可供未來的探索者站在巨人的肩膀上,而不是幾十年或幾年,而是現(xiàn)在”。

特別是對于AI,JPL正在將AI的七種模式的許多方面應用于機器人,漫游者和前往遙遠星球的探測器。所有這些遠程操作系統(tǒng)都使用AI增強的計算機視覺的各個方面來提供對系統(tǒng)捕獲的圖像的更深入的了解。他們還利用自治系統(tǒng)和控制的各個方面,通過機器學習來幫助這些系統(tǒng)更適應變化。機器學習驅動的模式和異常識別對于空間受限和對地受限的系統(tǒng)都是至關重要的,以便更好地洞察各種設備和系統(tǒng)之間來回流動的所有數(shù)據(jù)。支持AI的預測分析和預測維護 對于需要運行數(shù)年或數(shù)十年而人類無能力為這些系統(tǒng)服務的系統(tǒng)的性能,同樣至關重要。

索德斯特羅姆先生說:“今天,我們使用環(huán)繞地球和深空的衛(wèi)星,但我們想知道是否會出問題。因此,我們使用機器學習,并使用先前軌道或軌道的數(shù)據(jù),通過機器學習算法,使用當前數(shù)據(jù)來確定是否出了問題。”

然后將結果可視化,從而使每個人都保持最新狀態(tài)?!拔覀儧]有將其稱為人工智能,而是將其稱為情報幫助。我們不僅發(fā)現(xiàn)了人們發(fā)現(xiàn)的異?,F(xiàn)象,而且還發(fā)現(xiàn)了人們尚未發(fā)現(xiàn)的異?,F(xiàn)象。”

索德斯特倫先生分享了另一個有關預測性維護的例子。他解釋說:“在思考NASA和JPL的實際作用時,要跟蹤整個太陽系甚至整個太陽系中的航天器。為此,由于地球在旋轉,因此需要具有與航天器連接和通信能力的天線陣不管它在哪里,例如,在Voyager上,要在該處往返發(fā)送信號都需要將近40個小時,因此,一根天線可以發(fā)送信號,而另一根天線可以接收?!?/p>

與任何設備一樣,天線也需要大量維護。因此,AI目前正用于幫助預測是否以及何時需要維護,哪些零件可能會變質并且需要維修或更換。根據(jù)Soderstrom的說法,這使他們可以切換天線,然后將天線脫機進行維修,而不會失去連接。此外,他解釋說:“這可以民主化用于火車,汽車,飛機等,因為我們可以從它們的方法中學習,也可以改善我們的機器學習?!?/p>

除了使用AI控制地球和太空中的各種系統(tǒng)外,AI還用于幫助提供對這些系統(tǒng)正在捕獲的數(shù)據(jù)和圖像的更多見解。索德斯特倫先生說:“讓我們從這里在家開始吧。家里發(fā)生了很多事情,我們在JPL和NASA所做的就是從太空看地球。這提供了截然不同的視角。有許多衛(wèi)星繞地球旋轉,大約需要90分鐘才能使整個行星運轉。人工智能的一個用例示例是檢測森林大火?!?/p>

因此,得益于支持AI的衛(wèi)星,成像系統(tǒng)能夠檢測煙霧云,自動觸發(fā)另一顆衛(wèi)星以拉近距離以進行驗證,定位并向當?shù)叵啦块T發(fā)出警報。這只是自主衛(wèi)星代表我們工作的一種方式。他分享的另一個示例是使用我們發(fā)送的衛(wèi)星來幫助我們研究水和冰的模式,因此我們可以對此進行機器學習,并讓人們使用真實數(shù)據(jù)。

對于AI的未來,Soderstrom先生非常樂觀?!拔艺J為我們經(jīng)歷了很多AI冬季,但我們應該在AI夏季來臨。我認為會有很多美好的事物。如果我們觀察即將到來的六次技術浪潮,其中一個就是應用AI,這很適合應用人工智能,以及其他浪潮,在任何地方都與我們所說的嵌入式AI相結合,從根本上講,無論您身在何處,都將產(chǎn)生私人助理,這可能來自智能手機,智能手表或其他產(chǎn)品?!?/p>

確實,對太空探索的追求導致了我們今天使用的許多產(chǎn)品,例如凱夫拉(Kevlar),維可牢尼龍搭扣(Velcro),嬰兒配方奶粉甚至安全玻璃。隨著我們繼續(xù)探索太空的努力,人工智能將在其中扮演越來越重要的角色,并在太空和地球上都將提供幫助。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內(nèi)容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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