AI助推航天發(fā)展 加速對浩瀚太空探索的腳步

近日，快舟一號甲遙十一運(yùn)載火箭，搭載“吉林一號”高分02A衛(wèi)星從酒泉衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射升空，衛(wèi)星順利進(jìn)入預(yù)定軌道。同期我國在太原衛(wèi)星發(fā)射中心的長征六號運(yùn)載火箭以一箭五星方式成功將寧夏一號衛(wèi)星（又稱鐘子號衛(wèi)星）發(fā)射升空。此次兩枚火箭發(fā)射時間僅間隔175分鐘，創(chuàng)造了我國火箭發(fā)射間隔最短的紀(jì)錄。

快舟一號甲固體運(yùn)載火箭由中國航天科工集團(tuán)四院所屬航天科工火箭技術(shù)有限公司研制，火箭采用國際通用接口，主要為低軌小衛(wèi)星提供發(fā)射服務(wù)，具備200公斤／700公里太陽同步圓軌道運(yùn)載能力，具有入軌精度高、準(zhǔn)備周期短、發(fā)射成本低等特點(diǎn)。

“吉林一號”高分02A衛(wèi)星是長光衛(wèi)星技術(shù)有限公司自主研發(fā)的新型光學(xué)遙感衛(wèi)星。該星充分繼承了“吉林一號”衛(wèi)星成熟單機(jī)以及技術(shù)基礎(chǔ)，具備高分辨率、大幅寬、高速數(shù)傳等特點(diǎn)。衛(wèi)星入軌后，將與此前發(fā)射的13顆“吉林一號”衛(wèi)星組網(wǎng)，為農(nóng)業(yè)、林業(yè)、資源、環(huán)境等行業(yè)用戶提供更加豐富的遙感數(shù)據(jù)和產(chǎn)品服務(wù)。

1．AI在航天中的應(yīng)用

在18年的7月，IBM給國際空間站送去了一個人工智能禮物CIMON。它是IBM公司推出的人類第一位宇航員交互式移動伙伴（Crew Interactive Mobile Companion），是一種移動和自主輔助系統(tǒng)，由IBM和德國宇航中心、空中客車公司強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)合開發(fā)而來。

它能協(xié)助宇航員進(jìn)行科學(xué)實(shí)驗，并具有數(shù)據(jù)查詢功能，能大幅提高工作效率。在科學(xué)實(shí)驗的任何步驟，它都會進(jìn)行詳細(xì)記錄。CIMON高度人工智能技術(shù)的集成，有文字、語音和圖像實(shí)時捕捉融合處理能力，能與宇航員進(jìn)行對話。CIMON能人臉和情緒識別，在智能算法支持下，幫助宇航員疏解壓力，提高工作效率。在宇航員休息時，他還能24小時不間斷工作，時刻監(jiān)測著國際空間站的異常，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。

NASA利用了人工智能開展了許多新項目，快速推進(jìn)人工智能實(shí)驗室在規(guī)劃和調(diào)度領(lǐng)域進(jìn)行基礎(chǔ)研究，這些項目在科學(xué)分析應(yīng)用，深空網(wǎng)絡(luò)操作，航天器指揮和航天運(yùn)輸系統(tǒng)都有很大的貢獻(xiàn)。

NASA任務(wù)中使用的航天器（在2000之前）沒有能力根據(jù)空間收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行自主判斷。然而，自2003以來，ASE（自動科學(xué)航天實(shí)驗）在進(jìn)行對地球觀測任務(wù)，并采用連續(xù)的規(guī)劃，在模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高效率。

ASE軟件演示了使用機(jī)載決策來識別、檢查和響應(yīng)事件和下行鏈路的能力，這些數(shù)據(jù)只包含最高值的數(shù)據(jù)。該AI技術(shù)包括了大量的有用的模塊，例如：分析圖像數(shù)據(jù)以檢測觸發(fā)條件的星載科學(xué)算法；支持事件驅(qū)動處理和低級別自治的魯棒性執(zhí)行管理軟件；CASPER軟件重要的重新規(guī)劃的活動如下行鏈路。

ASE在地球科學(xué)、空間物理和行星科學(xué)方面開辟了一系列廣泛的新應(yīng)用。該技術(shù)減少了異常丟失的停機(jī)時間，減少了使用自治軟件的設(shè)備安裝時間，并且顯著地提高了固定下行鏈路的科學(xué)性。

最初，ASE包含監(jiān)控高層次目標(biāo)的科學(xué)目標(biāo)。CASPER是用來產(chǎn)生周期性監(jiān)測計劃的目標(biāo)（使用Hyperion儀器）。該系統(tǒng)所使用的科學(xué)算法檢測圖像并根據(jù)其檢測下行鏈路。如果沒有合適的現(xiàn)象，科學(xué)軟件命令策劃者獲得下一個最高優(yōu)先級的目標(biāo)。

2．AI在航天中的展望

AI＋運(yùn)載火箭—未來，將運(yùn)載火箭設(shè)計階段梳理的飛行過程故障模式與傳感器參數(shù)相結(jié)合，研究基于人工智能的運(yùn)載火箭飛行階段故障自診斷以及深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法，在分秒必爭的運(yùn)載火箭飛行段完成故障預(yù)測、故障定位與故障隔離工作，并通過軌跡彈道重規(guī)劃、制導(dǎo)姿控模型重生成，有效隔離局部故障，規(guī)避失敗風(fēng)險，最優(yōu)化飛行軌跡與姿態(tài)控制，有效挖掘潛在運(yùn)力資源

AI＋深空探測—基于人工智能、視覺計算、監(jiān)控裝置的自動駕駛將大幅提高探測、地形勘測的效率。根據(jù)視頻攝像頭、雷達(dá)傳感器以及激光測距器來了解周圍的地形狀況，利用圖像識別等智能感知技術(shù)、智能決策和智能控制技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)行星探測車的自主行動，選取最優(yōu)探測路線，智能避開障礙物體，以最小的代價、最高的效率采集有用信息，大大輔助深空探測應(yīng)用。

大數(shù)據(jù)人工智能等技術(shù)與航天裝備的結(jié)合是未來的發(fā)展趨勢，實(shí)現(xiàn)裝備信息智能采集、遠(yuǎn)程保障、智能決策的完美融合并通過信息和通信技術(shù)的應(yīng)用，加速對浩瀚太空探索的腳步。