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《星球大战》中的机器人会成为现实吗?

2020-12-18 16:52
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替人类出征太空

广为人知的火星探测车 “好奇号 Curiosity”,能够使用 AI 高效地收集数据。

“好奇号” 自 2012 年登上火星,已经在那里度过 3005 天。“好奇号” 使用 AEGIS 软件,该软件使其能够自主选择合适的岩石和土壤目标进行分析。在流动站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的性能则只有 24%。

“好奇号” 还将使用 AI 以避开火星上的沙坑、锐利的岩石和其他障碍物,以免撞上锐利的岩石而终止寿命。此外,一个名为 AI4Mars 的在线工具可以帮助人们标记出好奇号火星探测器周围的地形。

AI 在太空探索中的另一种用途是 NASA 与 Google 合作开展的开普勒任务(Kepler mission),该任务使用系外行星的太阳系统的亮度数据来找到该行星。

此外,AI 还被用于小行星探测。

通常,天文学家必须使用数学手段并借助望远镜来手动对小行星进行分类,以弄清它们的形状、大小、自旋速率和轨迹。该过程可能需要数月才能完成。而现在,借助新的神经网络算法,天文学家可以在 4 天内绘制出以上数据。

荷兰的一个研究小组开发了一种称为 “Hazardous Object Identifier” 的神经网络算法,该算法可以识别出可能与地球碰撞的小行星,且目前,已经发现了 11 颗直径大于 100 米的小行星。该算法还研究了将在地球 470 万英里范围内行驶的小行星,这些小行星撞击地球的可能性很小。该算法的准确度为 90.99%,这意味着约 1/10 的小行星将不能被检测出。

此外,Catalina Sky Survey 团队根据 100 TB 数据开发了一种 AI 算法,名为 NEO AID(Near-Earth Object Artificial Intelligence Detection 近地物体人工智能检测)。Catalina Sky Survey 团队正在测试该算法,看它是否能够发现小行星并确定其优先级。比起 “Hazardous Object Identifier” 算法,NEO AID 的性能提高了 10%。

这一性能提升是由于 NEO AID 具备优先级划分功能,它将重要的小行星(如朝向地球的小行星)放在堆栈顶部进行分析,而将不重要的小行星(如将要与地球擦肩而过的小行星)放在堆栈底部进行分析。研究人员希望利用它找到重定向小行星的方法,并预言这将很快成为现实。

AI为主,人类为辅的太空技术

卫星-数据紧缩 Satellites-The Data Crunch

如前所说,卫星为我们提供了有价值的信息,但是卫星在此过程中要做的一件事是创建大量的数据和图像,卫星每天产生约 150 TB 的数据,而 AI 真正擅长的一件事就是非常快速地处理大量数据。因此,使用 AI 分析卫星上的数据也就不足为奇了。

管理卫星

许多人认为卫星易于使用,人们只需将其发射进入轨道,它们就能开始执行任务。但其实,这一想法有些天真。

AI 和 ML 在人造卫星上的主要用途之一是使之自动化,因为在过去,人造卫星执行任务时需要大量的人工操作。而现在,借助新的 AI 和 ML,算法卫星可以自动进行航向校正,以避开太空垃圾和其他卫星,还可以自动进行监视和维护任务,自动与地勤人员通信,并自动对外部刺激和传感器数据做出响应。

Airbus 公司还一直在使用 Google 的开源 AI 语言 Tensor Flow 来监控其卫星在轨道上的运行状况,从而使它们的卫星表现更出色。IBM 也有一个名为 KubeSat 的项目,允许卫星间相互通信,创造了在太空中使用 AI 卫星的热潮。

手机网络

此外,将 AI 与卫星结合使用,可以轻松地为身处信号不足地区的人们提供互联网服务。这些地区根本没有能力去自主发射绕地飞行的人造卫星,也无法使用电缆,光纤或移动网络。在休斯 Hughes,人们使用 AI 来克服不良网络状况,例如没有电话服务或电话服务缓慢,该算法可防止约 70%的不良网络状况。

卫星图像增强

卫星图像具有极高的分辨率,但是如果我们需要更清晰的图像该怎么办?SuperRes 是一种 AI 算法,可以自动提高卫星图像的质量。它可以为卫星提供更低成本、更轻便的图像传感器。

Airbus 公司还使用了基于 Tensor Flow 和广达几十亿平方公里图像的 AI 算法,来进行自动云检测(如 literal clouds),传统上在图像传递之前所需要的手动检查步骤也因此得以省略。现在该算法还可以检测汽车,轮船或飞机等物体。

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