算法战:解锁新太空应用的人工智能关键

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专家表示,随着空间变得越来越有竞争,人工智能——在军事、民事和私营部门都有广泛的应用——对于推进太空技术至关重要。

“太空环境继续快速发展,”位于德克萨斯州奥斯汀和加利福尼亚州埃尔塞贡多的太空模拟和分析公司 Slingshot Aerospace 的首席执行官梅兰妮·斯特里克兰 (Melanie Stricklan) 说。“我们继续增加新用户和新功能,以及在轨道上俯视和在地球上仰望太空的新传感器。”

她在 Booz Allen Hamilton 主持的在线小组讨论中说,人工智能可以提高空间领域意识,加速指挥和控制决策,并为卫星及其相应网络注入弹性。

“今天的空间有很多限制,但我认为人工智能解决方案确实为……国防方面的保护和防御任务[和]改善商业方面的运营提供了一个变革机会,”斯特里克兰说。

蓬勃发展的太空部队——即将迎来它的第二个生日——已经表示人工智能将成为未来的一项关键技术。

美国太空部队在其“数字军种愿景”文件,已经于 5 月发布。

“我们将在适当的情况下利用机器学习和增强,将单调的人员配备活动分配给人工智能例程或机器人流程自动化,从而让守护者腾出时间进行训练、教育和兵棋推演,作为他们成为世界级战斗力的动力的一部分,”文件说。

在德克萨斯州设有多个办事处的AI 公司 Hypergiant 的空间和国防总经理 Quentin Donnellan 表示,美国在考虑如何将 AI 应用于空间系统时需要利用其轨道资产的独特性。

他说,卫星“在全球范围内实时、始终、持续地、间歇性地、在不同波长[和]云层上方收集数据”。他补充说,在系统中添加一层人工智能将使军事和关键基础设施实体收集新的见解。

亚马逊网络服务的空间技术负责人 Shayn Hawthorne 表示,在太空中还有许多人工智能和机器学习应用尚待设想。

“我们都知道我们想在轨道上进行 AI/ML,”他说。“我们知道我们想要连接到所有东西,但我们还不确定我们想要使用它执行的所有不同任务。”

他说,工程师不受技术的限制,而是受作战概念的限制。

“我们正处于海浪顶峰的时刻,很快我们就可以开始冲浪了,” Shayn Hawthorne用水上运动类比说。开发人员将“开始考虑我们实际上可以用这项技术做的所有很酷的事情,而不是仅仅考虑我们如何将这种能力带到航天器上。”

专家表示,使卫星具有人工智能面临着许多挑战。

“你在空间中与你的资产没有持久的联系,”唐纳兰说。“如果你有一颗低地球轨道卫星,你可能有 7 到 10 分钟的时间与它联系,然后它就会消失 90 分钟或更长时间。”

Booz Allen Hamilton 的负责人 Pat Biltgen 说,另一个困难是弄清楚系统将使用哪些数据。

“我们还没有真正定义我们想要使用的所有任务,”他说。一旦开发人员确定了这些任务集,下一个问题是,“我是否有任何数据可以解决该问题?”

他指出,人们普遍关注在太空中应用计算机视觉——人工智能的一个细分领域,目标自动识别算法——但这带来了挑战。

“人们总是把它比作……识别猫的照片,”比尔特根说。“太空中的猫并不多。我们试图从太空中寻找的东西通常很难找到——人们很难找到它们,所以算法更难找到它们。”

他说,这使得调整数据和构建算法所需的模型变得困难。“我们真的需要讨论哪些数据是可用的,以及我们如何使用它来构建我们可以信任的模型,”他补充道。

但 Donnellan 表示,要获得对 AI 算法的信任还有很长的路要走,尤其是在数据集有限的领域等领域。

“这条道路充满了模拟和合成数据,”他说。“我们将不得不真正加倍进行人在循环训练活动,您可以在其中积极加强参与 ML 决策或 AI 决策的代理。”

Biltgen 解释说,合成数据是从模拟或模型中创建的信息,用于填补算法的空白,通常应用于不经常发生的活动。

他说:“它还允许我们模拟基本上完全不可能的事情,只是为了看看系统在这些情况下会如何响应。” “这是训练模型的非常强大的推动力。”

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