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為了研究地球并探索廣闊的宇宙空間，NASA利用了人工智能開展了許多新項目，快速推進人工智能實驗室在規(guī)劃和調度領域進行基礎研究，這些項目在科學分析應用，深空網(wǎng)絡操作，航天器指揮和航天運輸系統(tǒng)都有很大的貢獻。 今天，我們將詳細介紹JPL（Jet Propulsion Laboratory，噴氣推進實驗室）目前正在開展的一些重大項目。其中大部分與規(guī)劃技術，航天器自動控制有關。 NO.6 ASPEN JPL 的 AI 團隊一直致力于開發(fā) ASPEN 系統(tǒng) （Advanced System for Process Engineering，過程工程的先進系統(tǒng)）。這是一個模塊化的，可重新配置的框架，可以支持多種類型的規(guī)劃和調度應用程序。 框架包括實現(xiàn)這些元素的各種組件，主要在復雜的計劃或調度系統(tǒng)中找到，如時間推理系統(tǒng)，資源管理系統(tǒng)，表達式建模語言和圖形界面。具體來說，它被用于任務設計規(guī)劃，航天器操作，地面漫游器規(guī)劃，協(xié)調的多個漫游者規(guī)劃和多個漫游者規(guī)劃。 作為一個地面系統(tǒng)，ASPEN 利用內(nèi)部航天器模型和不同的高層次目標來提供由飛船執(zhí)行的具體指令。作為一個基于飛行的系統(tǒng)，它不斷接收流動站狀態(tài)的更新，并更新計劃以反映周圍的變化。作為一個天線調度系統(tǒng)，它被用來自主控制一個 DSN 站。 AI 技術基于啟發(fā)式搜索，迭代修復和時間推理。該框架有一個通用的架構，可以很容易地從不同的傳播算法和搜索引擎中進行選擇，使規(guī)劃過程有效。而且，用戶可以與日程進行互動，并快速有效地重新計劃。 它目前可用于外部許可，但不能向外輸出。將來，ASPEN 將用于修復計劃與執(zhí)行相結合。 NO.5 MISUS MISUS（Multi-Rover Integrated Science Understanding System，多攬子綜合科學理解系統(tǒng)）開發(fā)技術是一項用于控制行星探測漫游者的技術。 NASA 開發(fā)的 MISUS 架構由三個主要組件組成—— 數(shù)據(jù)分析：一個分布式機器學習系統(tǒng)，執(zhí)行無監(jiān)督聚類，用于模擬流動站觀測到的巖石類型分布。它可以引導漫游者的感應，不斷改善行星場景的內(nèi)容。 規(guī)劃：分布式規(guī)劃系統(tǒng)，生成運營計劃以實現(xiàn)輸入流動站科學目標。有一個統(tǒng)籌人員在流動站之間分配科學目標，并在個人漫游車上分配與每個操作有關的分配計劃員集合。 環(huán)境模擬器：一個多流動站模擬器，模擬幾個地質周圍和流動站科學運作。它處理所有環(huán)境的科學數(shù)據(jù)，跟蹤操作，并反映流動站科學設備的觀測。 整個系統(tǒng)以閉環(huán)方式運行，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)可以被視為科學家們在推動勘探過程。首先將數(shù)據(jù)傳輸給流動站聚類算法，將所有收集到的數(shù)據(jù)集成到更新后的全局模型中，并將新模型廣播回分布式聚類器。 聚類輸出被優(yōu)先級算法用來產(chǎn)生一組新的觀測目標，這將進一步提高模型的準確性。然后將這些目標傳送給中央規(guī)劃者，以最有效地處理請求的方式將個人漫游者分配給目標。 然后每個漫游者規(guī)劃者產(chǎn)生一些具體的行動，盡可能多地實現(xiàn)其分配的目標。然后將動作序列發(fā)送到仿真器，并將收集到的信息發(fā)送回流動站群。整個循環(huán)一直持續(xù)到收集到足夠的信息以產(chǎn)生任何觀察到的巖石類型的不同簇。
NO.4 分布式航天器 該項目使用最新的技術來控制具有任務目標的航天器星座，而不是每個航天器的命令序列。 這項研究推動了建模和仿真能力，以便通過分布式技術實現(xiàn)航天器編隊和群集的高精度，實時仿真。 美國宇航局正在開發(fā)一種新的仿真體系結構，以利用編隊的分布式性質，并將仿真在多個處理器之間進行分組。例如，HYDRA（分層分布式可重構體系結構）被開發(fā)用于跨混合和多平臺環(huán)境無縫地部署模擬模塊和技術。 HYDRA自動化仿真模塊之間的通信過程。它已成功地注入FAST（形成算法和模擬測試平臺）作為陸地行星查找程序的一部分。 總體目標是建立穩(wěn)健，快速的全局優(yōu)化算法，解決編隊飛行指導，估算，控制和決策問題。這包括編隊飛行的快速分布式估計器，航天器之間的分布式資源分配，穩(wěn)健的地層保持控制，地層燃料優(yōu)化重新配置路徑規(guī)劃以及模式命令。 NO.3 CASPER CASPER(代表連續(xù)作業(yè)調度計劃的執(zhí)行和重新規(guī)劃)利用迭代修復方法來支持航天飛行器的連續(xù)轉換或者修復。 傳統(tǒng)的用于模型規(guī)劃的批處理方法都有一定的弊端，建立一個抓取需求的平臺需要大量的計算，而計算資源通常都是有限的。 那么目標就是做一個更有效、能夠對未知變化響應的計劃。該計劃可以減少對于預測模型的依賴，例如不可逆的模型誤差。 為了實現(xiàn)這些，JPU 利用一個連續(xù)計劃技術，也就是CASPER。該計劃有一個現(xiàn)有目標設置、狀態(tài)和預期結果模型。實時狀態(tài)可以由增量進行隨時更新。該更新可以是任何事，從簡單的時間處理調整到未預期的事件。 該計劃擁有一個進一步的最少可用需求數(shù)據(jù)的連續(xù)規(guī)劃。然而，大多數(shù)時間并不會如預期的那樣運行。這時候就是該模型起作用的時候——它可以根據(jù)場景隨時做好準備進行調整。 現(xiàn)有的迭代修復規(guī)劃方法可以使得最初狀態(tài)的和目標的增量迭代然后逐步的解決沖突。每次迭代之后，他的影響將會傳播已發(fā)現(xiàn)沖突并更新計劃（例如修復算法喚醒）。 該技術用于行星探測車，新千年地球軌道1號，城市探索者，高度可重復使用的空間蒸騰，分布式漫游者，修改南極測繪任務，等等。
NO.2 火山探測網(wǎng)絡 該項目采用一個由互聯(lián)網(wǎng)和基于衛(wèi)星自主觀測響應能力的軟件連接的傳感器網(wǎng)絡。他具有模塊化、靈活的體系結構，便于傳感器擴展、觸發(fā)場景和相應的定制。 現(xiàn)在，它已經(jīng)被應用于全球的火山活動檢測。此外，NASA還運行該網(wǎng)絡來檢測冰凍圈現(xiàn)象、洪水和大氣現(xiàn)象。 一些業(yè)務衛(wèi)星可以免費提供數(shù)據(jù)，例如MODIS（中分辨率成像光譜儀）的數(shù)據(jù)幾乎可以實時通過直接廣播獲得。這些數(shù)據(jù)提供了驚人的傳感能力的全球和區(qū)域覆蓋范圍。 然而，這些設備不提供高分辨率的數(shù)據(jù)，適合于許多科學應用。事實上，它們大多是高需求資產(chǎn)和高度約束的設備。 在火山探測網(wǎng)絡中，高覆蓋率和低分辨率傳感器來觸發(fā)的高分辨率設備。此外，還有很多其他的理由為探測傳感器網(wǎng)絡。例如，自動響應可以通過像成像雷達這樣的復雜設備來進行觀測。或者，它們可以用來增加觀察頻率，以提高時間分辨率。 現(xiàn)在，它被用來監(jiān)控50個地球最活躍的火山。此外，NASA還運行實驗監(jiān)測森林火災，洪水和冰凍圈事件。
NO.1 ASE 以前NASA任務中使用的航天器（在2000之前）沒有能力根據(jù)空間收集的數(shù)據(jù)進行自主判斷。然而，自2003以來，ASE（自動科學航天實驗）在進行對地球觀測任務，并采用連續(xù)的規(guī)劃，在模式識別和機器學習來提高效率。 ASE軟件演示了使用機載決策來識別、檢查和響應事件和下行鏈路的能力，這些數(shù)據(jù)只包含最高值的數(shù)據(jù)。 該AI技術包括了大量的有用的模塊，例如：
ASE在地球科學、空間物理和行星科學方面開辟了一系列廣泛的新應用。該技術減少了異常丟失的停機時間，減少了使用自治軟件的設備安裝時間，并且顯著地提高了固定下行鏈路的科學性。 最初，ASE包含監(jiān)控高層次目標的科學目標。CASPER是用來產(chǎn)生周期性監(jiān)測計劃的目標（使用Hyperion儀器）。該系統(tǒng)所使用的科學算法檢測圖像并根據(jù)其檢測下行鏈路。如果沒有合適的現(xiàn)象，科學軟件命令策劃者獲得下一個最高優(yōu)先級的目標。 另外，SCL軟件實現(xiàn)了通過CASPER產(chǎn)生連接自主元素和重復后續(xù)觀察效果后的計劃。 |
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