未来太空行动将依赖人工智能和自主系统实现高效和低成本的航天任务

太空行走通常是太空任务的一大亮点，随着机器人技术和遥控操作的进步，太空行走在未来可能会发生变化。

每次宇航员走出太空船，“那都是一次令人难以置信的高风险活动”，麻省理工学院航空航天学博士生、国防科学与工程研究生 Golda Nguyen 于 10 月 16 日在国际宇航大会上表示。“我们需要认真思考对人类生命的风险以及指派人类从事这些活动的价值回报。”

阮的研究重点是支持人类在太空和地球活动的智能系统，他在 IAC 题为“智能空间：大数据、先进算法和太空自主机器人”的小组讨论中发表了上述评论。

小组成员讨论了人工智能对太空行动的潜在好处以及对强大的太空计算机和大量训练数据集的需求等挑战。

“我对未来的设想包括航天器可以飞行并相互对接，自动加油、修理或清除太空垃圾，运送和接收货物，”专注于航天自主性的加拿大初创公司 Obruta 的联合创始人兼首席技术官柯克·霍维尔 (Kirk Hovell) 说道。“我预计每天会有数百艘航天器对接。我们实现这一目标的方式是通过自主性和人工智能。让航天器自行飞行是一项变革性技术，也是建立在轨经济的基础。”

在探索任务期间，机器人可以提供必要的基础设施。

例如，单独或与宇航员一起工作的“模块化、可重构机器人”可以建造栖息地、运送货物、建造火箭发射器和着陆台，”东京大学航空航天工程助理教授 Shreya Santra 表示。“智能自主系统能够提高效率和速度，同时最大限度地降低行星任务的风险和成本。然而，设计这些智能系统面临很多挑战，包括为节能、稳定的人工智能算法设计强大的控制器。”

由于将货物从地球运送到太空仍然成本高昂，桑特拉谈到了可重构模块的重要性，这些模块“可以适应环境并适应它们必须执行的任务”。

瓶颈

研究人员在将人工智能应用于太空飞行计划时经常提到的障碍之一是风险规避。

悉尼大学澳大利亚野外机器人中心的博士生杰克·内勒说，航天界“喜欢能发挥作用的东西，也喜欢飞行传统”。然而，创新需要“实验、开发新系统、严格测试，然后能够以更大的规模部署它们”，内勒说。例如，航天器将需要强大的计算机、适合环境的传感器以及“利用我们能够收集的所有数据”的能力，他补充道。

训练机器学习模型需要大量数据集。

霍维尔说：“如果我们想要自主机器人和先进的算法，我们就需要大数据。”

虽然自主航天器对接的训练数据并不多，但“每次任务期间收集的数据量是巨大的”。

霍维尔说，每次执行新的对接任务时，传感器、摄像头和配备 GPS 的设备都会捕获“大量数据，这些数据都可以输入到先进的系统中进行训练。我们进行的自主操作越多，我们的数据量就越大，我们的自主机器人就会变得越好。”

数据共享

欧洲航天局、美国国家航空航天局和美国地质调查局提供的免费地球观测数据集帮助世界各地的组织开发了物体检测平台。公司或政府机构拥有的许多其他类型的太空相关数据并未广泛共享。

荷兰莱顿大学太空法助理教授德米特拉·斯特福迪 (Dmitra Stefoudi) 表示：“我认为，这项法律的贡献在于促进和共享信息、数据和合作。我们需要做更多的工作来消除一些限制，同时当然也要保留商业利益。”