?人工智能已經如此廣泛地用于航天，以至于有人發出疑問：“為什么還非得送人去天上干活？”——當然，那又是另一個故事了。

美國教育網站Springboard 在2月8日發布文章說，在現代空間探索時代，AI是尋找知識的重要工具；科學家使用AI和ML模型實現航天器的自動化操作、分析大量數據，甚至挽救生命。文章列舉了AI的7種典型航天應用。

1、機器人

AI有能力在障礙物周圍自主導航，已經不是新鮮事了。好奇號這樣的火星車已經在火星表面進行了十多年的全自主導航工作。

火星車的傳感器可以探測環境中存在的危害，例如巖石、隕石坑和其他情況。然后，車載AI系統分析數據以確定最佳前進路徑，確保火星車可以安全通過而不會有任何碰撞風險。

毅力號火星車上運行的AEGIS是一種基于計算機視覺的探測系統，找到了可以采樣的有趣巖石。這是一個巨大進步，為完全自主的太空探索漫游車打下了基礎。

2、衛星操作

AI正在革新衛星的操作方式，為管理衛星提供更高效、更智能、更快的解決方案。比如，SpaceX使用AI驅動的算法幫助其衛星避免與軌道上的其他衛星發生碰撞。該算法使用了來自衛星傳感器的綜合數據——包括其位置和速度，以識別潛在的危險機動，星載計算機控制并調整衛星的速度和方向以避免碰撞。

AI還可以優化將衛星機動到正確軌道的過程，減少所需推進劑和達到工作軌道所需的時間。

3、數據分析

通過提供更準確、有效的任務數據分析方法，AI有助于空間探索中的數據分析。機器學習算法可以幫助識別來自衛星、探測器和其他空間探索工具的數據模式，從而檢測到可能意味著潛在發現或風險的異常情況。

AI還能幫助識別數據趨勢，并通過預測分析提供比傳統數據分析方法更詳細的見解。

4、天體地質學

利用AI，科學家可以對行星和衛星上的地質特征進行檢測和分類，如隕石坑、火山和其他地表特征。這項技術還用于生成行星表面的詳細3D模型，以幫助科學家更好地了解行星或其衛星的環境、歷史。

5、火箭回收

SpaceX一直在提高和改進火箭的飛行方式。他們使用AI監控、分析來自火箭傳感器和遙測系統的數據，從而更好地做出決策，更精確地控制火箭的軌跡與速度。SpaceX還把AI用于火箭著陸程序某些部分的自動化，例如控制發動機和起落架，以確保火箭處于最佳著陸位置。

6、恒星和星系測繪

得益于AI算法檢測、分類和識別恒星、星系數據模式的能力，天文學家現在可以以前所未有的細節繪制宇宙地圖。這些算法使他們能夠準確識別太空中的恒星和星系，甚至了解它們的物理特性（如質量和年齡）。同時，通過利用AI預測恒星和星系不同時期的行為，科學家能獲得寶貴的知識以用于未來的測繪和探索工作。

7、預防性維護

我們已經看到，AI分析大量數據以幫助衛星操作和火箭著陸程序。此外，它還可以使用相同的數據來確定應該開展哪些預防性維護工作。

機器學習模型能夠預測未來的故障或性能問題，并給出減少風險的行動計劃。這可以大大降低維護成本，幫助挽救無數人的生命。