太空宇航：NASA將讓火星車AI自行篩選數據傳回地球


歐洲航空局研發的羅薩琳德·富蘭克林火星車的藝術概念圖。圖片來源：ESA/ATG medialab
美國航空航天局（NASA）開始探索如何讓遠程車載計算機主導搜尋其他行星上的生命蹤跡。來自 NASA 戈達德太空飛行中心（Goddard Space Flight Center）的科學家已經公布了第一批新型智能係統成果，這些係統將被安裝在太空探測器上，它們能夠鑒別出岩石樣本中生命的地質化學特征。允許這些智能係統選擇分析對象，以及向地球上的我們報告什麽內容，將有助於克服向地球遠距離傳遞信息的局限，更好地在遙遠行星搜尋生命蹤跡。這些係統將會在 2022/23 ExoMars火星任務中首次亮相，然後更加全麵地應用到太陽係更遙遠天體的探測任務中。
首席研究員維多利亞·達·珀安（Victoria Da Poian）在國際地球化學年會（Goldschmidt Geochemistry conference）上展示了這項成果，她說：“這是太空探索中富有遠見的一步。這意味著隨著時間的推移，我們將放棄讓人類參與到太空任務的每一步的觀念，而是考慮使用裝備智能係統的計算機，它們接受訓練，自行做出決策，能夠優先將最有意思、或者時間上最關鍵的信息傳送回地球。”
埃裏克·萊尼斯（Eric Lyness）是 NASA 戈達德太空飛行中心行星環境實驗室（Planetary Environments Lab）的軟件工程主管，他強調，行星探索需要智能儀器：“將數據傳送回地球要花費很長的時間，開銷也很大，這意味著科學家們不能憑自己的意願決定要做多少實驗、或者要分析多少數據。儀器收集樣本之後，使用人工智能（AI）來執行第一輪數據分析，再傳送回地球，NASA 能夠優化我們接收到的數據，這將會極大提升太空任務的科學價值。”
維多利亞·達·珀安和埃裏克·萊尼斯（兩位都在NASA戈達德太空飛行中心工作）已經訓練了一批人工智能係統，讓它們分析數百份岩石樣本，以及數千份來自火星有機分子分析儀（MOMA）的實驗光譜。MOMA將會裝載在EXOMars的羅莎琳德·富蘭克林火星車（Rosalind Franklin Rover）上，於2023年一起登陸火星。MOMA 是基於質譜儀的最先進設備，能夠分析並且識別岩石樣本中的有機分子。它將會通過分析岩石樣本，尋找過去或現在存在於火星地表以及地下的生命蹤跡。送往火星的係統仍然會將大部分數據傳送回地球，但是之後送往太陽係外的智能係統則被賦予自主權，決定發送哪些信息回地球。


圖片來源：pixabay
第一批結果顯示，當係統的神經網絡算法處理未知化合物光譜時，結果的準確率可以高達94%，與過去見過樣本匹配的準確率則有87%。研究人員還會進一步完善係統，直到完全適合2023任務。
維多利亞·達·珀安繼續說：“我們從無人（航天）任務中獲得的就是數據，大量的數據。對數億公裏之外的地方發送數據，這在不同環境下非常具有挑戰性，而且價格極其昂貴，帶寬也是有限的。我們需要確定發送回地球的數據的優先級，但還需要保證這麽做的同時不會丟失重要信息。這引導我們開始研發智能算法，現在能夠幫助科學家分析他們的樣本並製定後續操作決策，而我們更長遠的目標則是讓算法自行分析數據，調節儀器展開後續操作，無需地麵反饋回路的參與，最終隻將最有意思的數據傳送回來。”
團隊使用基於地球的MOMA儀器探測到的最初實驗測試原始數據，訓練計算機來識別出熟悉的模式。當接收到新的原始數據之後，軟件會告訴科學家先前遇到的哪些樣本與新數據匹配。
埃裏克·萊尼斯說：“這一任務將會麵臨嚴格的時間限製。當我們在火星上進行操作時，樣本在火星車上最多隻保留幾周的時間，然後火星車會丟掉樣本，前去新的地方挖掘。所以，如果我們需要重新檢測樣本，就需要快速完成，有時候要在24小時內完成。在未來，當我們去探索木星衛星，比如歐羅巴（Europa），或者土星衛星，比如土衛二恩塞勒達斯（Enceladus）和土衛六泰坦（Titan）時，我們將需要當場做出實時決策。對於這些衛星，需要花5到7小時的時間讓發送自地球的信號抵達儀器設備，所以，這就不像控製無人機那樣是一種即時響應。我們需要給儀器自主權，讓它們自行快速決定，以實現對我們有利的科學目標。”


圖片來源：pixabay
以上內容詳情參見NASA計劃中的土衛六“蜻蜓號”任務（Dragonfly mission）。這是NASA“新前沿”項目（New Frontiers）的一部分。”
埃裏克·萊尼斯評論說：“MOMA的生命搜索儀器產生的數據一開始會很難解讀。它不會像人一樣大聲喊出‘我在這裏找到生命啦！’，但卻會給我們提供需要分析的可能性。這些結果在很大程度上將會告訴我們儀器發現的地質化學情況。我們的目標是這個係統能夠給科學家指明方向，比如，我們的係統可能會報告說：‘有91%的置信度宣布這一樣本與真實世界的樣本相符合，有87%的概率肯定這是磷脂，類似於2018年7月24日檢測到的樣本，數據結果如下所示……’。我們仍然需要人類來解讀發現的內容，但是第一步的過濾工作會由AI係統完成。”
研究人員指出，從火星傳回數據相當昂貴，隨著探測器離地球越來越遠，開銷會越來越大。“來自火星車的數據成本可能是你手機信息成本的 10 萬倍，所以我們需要的數據要包含盡可能多的科學價值。”埃裏克·萊尼斯補充道。
來自倫敦自然曆史博物館（Natural History Museum）的行星地質學博士後研究員喬爾·戴維斯博士（Joel Davis）評論說：“行星探索任務的一個主要挑戰就是讓數據傳回地球，這一過程既費時又費錢。在火星上，信號傳輸的延遲大概在20分鍾左右，而你在太陽係中飛得越遠，延遲也會越厲害。考慮到探測器有限的壽命，科學家們就必須精挑細選要發送回來的數據。當然，這些成果看上去的確鼓舞人心，宇宙飛船擁有更大的自主權是保證傳回有用信息的一個方法。”戴維斯博士沒有參與這項研究。
翻譯：阿金
審校：戚譯引
引進來源：Goldschmidt Conference
引進鏈接：https://eurekalert.org/emb_releases/2020-06/gc-ntf062320.php
本文來自：環球科學


關注【深圳科普】微信公眾號，在對話框：
回複【最新活動】，了解近期科普活動
回複【科普行】，了解最新深圳科普行活動
回複【研學營】，了解最新科普研學營
回複【科普課堂】，了解最新科普課堂
回複【科普書籍】，了解最新科普書籍
回複【團體定製】，了解最新團體定製活動
回複【科普基地】，了解深圳科普基地詳情
回複【觀鳥星空体育官网入口网站】，學習觀鳥相關科普星空体育官网入口网站
回複【博物學院】，了解更多博物學院活動詳情