| 标题 | 浅析人工智能在航天中的应用 |
| 范文 | 周文熙 【摘要】? ? 航天工业作为一个国家工业实力的重要衡量标准，对我国的重要性不言而喻。本文分析了当前航天工业所面临的挑战，介绍了国内外人工智能的应用情况，并举出了人工智能可以发挥显著作用的四个场景，大规模数据处理、专家系统、智能管理系统和高级人工智能。 【关键词】? ? 航天? ? 人工智能? ? 研究现状? ? 应用场景 引言 航天工业被誉为是工业的“明珠”，不仅是国家综合实力的体现，更是对人类未来的生存与发展的探索与开拓，航天工业的发展对信息技术、国防安全、资源开发等都有着深远的意义。同时，航天工业是一个多专业高度集合的产业，一个国家在发展航天工业的过程中，在客观上也会促进诸如材料学、动力学、控制论等学科的发展。因此，航天工业的发展是必需的，是我国立足于世界民族之林的重要保障。 近些年来，人工智能技术飞速发展，涌现出了一批优秀的成果，例如无人驾驶、阿尔法狗等。人工智能的目的在于赋予计算机“智能”，使其能够更好地完成人类的工作，因此人们提出将人工智能技术应用于航天领域或许能够帮助人类克服当前存在的难题，帮助人类获得更好更快的发展。 一、航天工业当前存在的问题 航天工业经过几十年的发展，已经进入了相对成熟的阶段，以中美俄为首的航天大国也在积极探索航天工业的新形式、新思路。目前来看，当前的航天工业有四个比较突出的问题亟待解决[1]： 长距离下的通信问题。众所周知，在当前的科学语境中人们赖以通信的电磁波的速度是有限的，为300000000米/秒。短距离的太空旅行、探索任务（例如登月）中电磁波传播所带来的时延效果基本可以忽略不计，但随着人们的脚步不断向太空延伸，信息传播所需要的时间将以秒、分、小时甚至年来计算，在这种情况下依靠人来进行控制和指令的下达往往是不及时的甚至会造成任务的失败，这就要求未来的深空探测器具备一定的决策能力，能够在复杂的空间环境中代替人类进行任务规划。 数据爆炸。随着科学技术，尤其是数据采集技术的进步，人们对周围世界的认知越来越数据化、精细化。我们希望计算机代替人类来进行目标识别、任务规划、执行任务，因此就需要将尽可能多的、全面的、详细的数据传递给计算机。这就造成很多情况下使用传统算法的计算机算力的提升速度無法跟上数据规模的膨胀速度。因此，我们需要计算机智能地判断数据处理的优先级，合理地分配计算资源，以此来最高效率地完成计算，保证任务的时效性。 语义层面的智能识别能力的欠缺。一般认为现代智能系统有三个层次：感知、决策与控制[2]。如果将传感器收集到的数据不加处理地传递给决策模块进行判断，除去前文所说的数据爆炸问题，在数学表达方面也存在建模的困难。当前的航天器收集到的数据往往需要交给工作人员进行处理和识别，这就对相关工作人员的能力提出了非常高的要求。如果用计算机代替人类来对空间中的物体进行识别和判断，除去效率的提高，也会一定程度上减少错误率。 传统的控制方法遭遇瓶颈，亟需控制理论方面的创新。传统的控制理论在数学上的解释性很强，但在实际应用中一旦出现突发情况使得系统偏离原定任务执行路线的情况，工程人员预先设置好的数学模型便不再适用。因此，需要智能的、自适应的控制模型来替代传统的控制方法，使得发生故障时航天器能够自我诊断、及时调整甚至是自主排障。 最后从航天任务中人和人工智能的特点来说。人的优点在于可以完成不确定性、随机性强的任务，但同时也容易疲劳，不能很好地胜任重复性的工作。而人工智能则能和人形成完美的互补，相辅相成。因此，人工智能的引入将进一步简化航天工作者的任务，将他们从重复性的劳动中解放出来。 二、国内外研究现状 2.1国内研究现状 2017年7月，我国颁布了《国务院关于印发给新一代人工智能发展规划的通知》，提出了发展人工智能的必要性与紧迫性。虽然我国的航天工业实力已经是世界一线水准，但就智能航天这一领域而言，我国还处于为人工智能航天打造技术基础的“基建”阶段。2013年的嫦娥三号探测器上就应用了先进的通信技术，与地面实现了低延迟、高清晰的图像传输与控制[3]。 在遥感领域，航天星图科技有限公司将大数据、云计算和人工智能技术相融合，创建了GEOVIS5空天大数据承载与智能服务平台，大大提升了遥感数据处理能力的智能性。在轨控制方面，中国空间技术研究院联合哈工大等高校于2016年完成了全球首次人机协同的在轨任务，任务包含了插拔电连接器等精密动作。 集群领域方面，我国开展了七星集群的自主规划研究并且取得了一定成果。同时，在对于运输故障的诊断中，我国的运载火箭已经实现了基于阀值的故障诊断，并在长征二号F运载火箭上进行了应用。而在任务重规划领域中，我国虽还没有正式的应用，但是对其的研究也颇多，相信未来也会得到充分的实验和应用 2.2 国外研究现状 在航天领域，美国长期处于世界领先位置，而其对航天智能化的重视也由来已久。早在1988年，美国的“深空一号”便成为了第一个使用人工智能技术进行无人监控的探测器，而火星车“好奇号”则更进一步，利用软件可以实现自主规避障碍物和控制行动。运载技术方面，NASA从上世纪60年代起便实现了航天器对特定部位的简单的自主检测，最近则实现了真正意义上的智能的运载火箭轨迹规划技术：SpaceX发明的SLS发射系统，该系统采用牵制释放技术，实时监测火箭状况，如果有特殊情况，可以立即停止发射。出现故障的话，系统会智能规划飞行轨道，最大程度上适应当前状况来完成飞行任务。 三、人工智能在航天中的应用 人工智能因为其可靠性高，抗疲劳等特点，在航天领域中的应用可以和人进行一个良好的互补。具体表现在四个方面： 3.1大规模数据处理 不论是发射、在轨运行还是星球探测，航天器都需要实时收集大量信息，这时就需要航天器具备一定的数据处理能力：如果采取将信息传输回地面完成处理后再传回航天器的方案，就容易出现延迟过高、无法及时处理突发状况的问题。当前阶段的人工智能技术本身就是包含于大数据之中，善于处理大规模数据的一种技术手段，可以在航天领域中发挥其积极作用。 尤其是当航天器进入深空后，与地球的距离将会达到几光年甚至几十光年，这时需要航天器自主适应复杂的飞行环境，自行对飞行任务作出决策。这需要深度的学习和自主识别能力，感知复杂的太空环境，自主决策，以解决低效率的问题。 3.2专家系统 专家系统这一概念由Stanford大学Feigenbaum教授于20世纪60年代提出，意为可以像人一样思考、推理的人工智能系统。在今天，专家系统已经被广泛应用于工业、医疗领域，帮助人们做出判断。 专家系统在航天中的主要的应用领域是设计和检测。设计在某种程度上来说是一种知识含量极高的重复劳动，需要设计人员按部就班地按照规则进行排列和组合，如果将人工智能应用于设计领域，就可以代替人类进行一些相对简单而重复的设计，有效节省人力资源。 在检测方面，人工检测由于人的局限性往往难以面面俱到，而智能检测就可以根据整个系统的信息（例如某个寄存器的数值、某个电路的电流等）来对系统进行检测，找到人工检测难以发现的故障等。 3.3智能管理系统 智能管理系统实质上是一种更加高级别的专家系统，它统领航天不同细分领域上的具体的专家系统，能将各个专家系统的信息进行统筹处理并解决。除非有无法解决的问题需要上报航天员和地面的控制人员，否则智能管理系统将会解决大部分的问题。例如在制造方面，智能专家系统能在全国进行信息同步，进行更加高效的资源调度配置，同时，它会将火箭、卫星、航天器等收集到的信息纳入系统，同时掌握这些航天器的情况与状态，形成信息网。在作战领域，智能管理系統能更早地感知敌军动向，用多重手段实现侦查、监测和转移，并且对导弹等武器进行规划与发射，增加伤害性能。 3.4高级人工智能 高级人工智能则是能够代替人类的真正意义上的强人工智能：它们可以随机应变，并且对复杂环境进行智能的判断与决策，在将来，高级人工智能将是各个领域上的重要生产力量。 在任务规划上，高级人工智能有着无可替代的优势。首先是高容错飞行[4]。相较以前的发射任务，如果出现突发状况，因为航天器飞行速度快、处理时间短等因素，人是很难进行及时有效的干预的。但是使用高级人工智能以后，如果出现突发状况，人工智能将会自主进行任务规划，得出最优解，让损失降到最小。其次是深空机器人。机器人是人工智能理论知识和自动化技术高度发展的结合体。早在2011年，美国就已经将一台机器人“R2”发射到太空空间站中执行任务。它拥有多个关节，自由度很高，同时具备一定程度的高级人工智能，能自行处理一些日常事务。美国在2013年启动了火星机器人“女武神”计划，将为高级人工智能在深空的应用进行更深远的拓展[5]。在集群作战领域，航天器能通过系统完成单个航天器无法完成的任务。运用高级人工智能，自主实现规划、决策、作战的程序，有助于战场上的智能作战。 四、结语 本文首先介绍了航天工业所存在的问题与发展进程。随后列举并对比了国内外对于人工智能在航天领域的研究现状并且进行了一定的总结。最后再对人工智能未来航天工业的使用与发展做出了展望。 在笔者看来，人工智能在航天中的应用是大势所趋。人工智能和航天工业都必将是人类未来产业的主旋律。人类必将会迈向更广阔的宇宙，也必然会进一步解放生产力。因此，迈向深空的航天工业与迈向未来的人工智能的有机结合将会让未来的发展更加清晰简单。但是这条道路必然是困难重重：如何保证人工智能对于航天器发出正确的指令、如何发展到“强人工智能”，无需人工干预，这一切还需要科学工作者们的努力和实践的检验。 参? 考? 文? 献 [1]陈萱， 李云. 世界航天科技发展现状与趋势[J]. 中国航天， 2009， 000（011）：28-30. [2]魏金河. 人-人工智能系统在未来载人航天中的应用展望[J]. 航天医学与医学工程， 2003， 16（0z1）：482-485. [3]岳梦云， 王伟， 张羲格. 人工智能在中国航天的应用与展望[J]. 计算机测量与控制， 2019（6）：1-4. [4]吴宏鑫， 胡军， 解永春. 航天器智能自主控制研究的回顾与展望[J]. 空间控制技术与应用， 2016， 042（001）：1-6. [5]刘付成. 人工智能在航天器控制中的应用[J]. 飞控与探测， 2018， 1（01）：30-39. |
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