NASA 与微软合作的 AI 系统,宇航员在太空几分钟就能完成检测
在许多与太空有关的电影中,如果宇航员遇到危险,那么有不小的概率会是宇航服破损。比如《星际穿越》里,Cooper 的头盔就被 Mann 博士砸出了裂痕。
▲《星际穿越》影片截图,图片来自:bilibili
玩游戏时,经常会见到给物品设置状态值的机制,我们可以直观地看到这些装备的可用值,像是氧气瓶里的含量,武器的剩余攻击力等等。然而,在神秘又危险的太空中,穿着厚重宇航服进行出舱活动的宇航员,并不能像在游戏中那样,准确及时地掌握宇航服的情况。
在舱外执行任务时,宇航服很容易出现难以发现的磨损和撕裂,对宇航员来说,这是不小的安全隐患。若不能及时发现,便有可能酿成大祸。
▲图片来自:Microsoft
2007 年,美国「奋进号」宇航员 Rick·Mastracchio 在舱外太空行走中,通过宇航服头盔摄像头的扫描检查,发现两只手套均有破损。为保险起见,地面控制人员命令他紧急返回空间站内。
由此可见,对宇航服和宇航员的安全都要及时进行检查以规避风险,尤其是宇航服中容易出现问题的手套部分。NASA(美国国家航空航天局)就有一套手套安全检测程序,但因为要先拍照,再通过地面和太空之间传输数据,因此每一次的检测都要花费很长时间。
▲图片来自:SpaceRef
目前宇航员在太空的活动范围主要在空间站与低地球轨道周围,但人类的野心远非如此,未来我们要去月球、火星乃至更远的深空。
火星与地球之间的沟通有着约四十分钟的时间差,NASA 这套已经沿用二十年的手套检测方法,通信传输上占据太多,显然不足以支撑向太空深处的探索。
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因此,微软团队与 NASA 科学家和惠普企业(HPE)的工程师合作开发了一个系统,可利用 AI (人工智能 ) 对宇航服手套进行关键检查。
开发人员将以前帮助建造国际空间站的每个 EVA (舱外任务)中拍摄的原始图像,作为初始训练数据集,大约在 2000 到 3500 张。此外,还借助太空行走和地面训练期间出现磨损的手套,通过拍摄并检查损坏的手套来标记特定类型的磨损,用以扩充数据集。
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经过数据集训练后的 AI 和 ML 自动化手套检查过程,在太空行走后宇航员脱下宇航服时,会为宇航员的手套拍照,这些图片会立即发送给国际空间站上的 HPE Spaceborne Computer-2(星载计算机-2)。
Spaceborne Computer-2,是微软、HPE 与 NASA 合作开发的人工智能平台,每秒可以执行超过 2 万亿次计算。国际空间站里有了它,宇航员就能在距离地球 227 英里(约 365 公里)的太空里,将处理数据的速度提升到只有几分钟。
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计算机收到照片之后,系统便会在其中快速寻找损坏迹象。如果检测到任何损坏,则会立即向地球发送一条消息,突出显示供 NASA 工程师进一步审查的区域。
毫无疑问,这种新的手套检测方法对宇航员的太空活动大有助益。不过,这项技术目前还处于研发阶段,它会对手套进行分析,但不会做出相应的安全决策。因此,接下来还需要继续进行测试来验证它的可靠性。
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虽然现阶段还需要继续沿用老方法进行检查,但新技术代表着新的希望,不仅是手套,以后或许能把它拓展到其他部件的检查中。让人类迈向太空的脚步,走得更快更远。