NASA將讓火星車AI自行篩選數據傳回地球,現在下載,新用戶還送新人禮包,

允許火星車智能系統選擇分析對象，將讓據傳以及向地球上的火星回地我們報告什么內容，將有助于克服向地球遠距離傳遞信息的行篩選數局限，更好地在遙遠行星搜尋生命蹤跡。將讓據傳

歐洲航空局研發的火星回地羅薩琳德·富蘭克林火星車的藝術概念圖。圖片來源：ESA/ATG medialab

來源 Goldschmidt Conference

翻譯 阿金

審校 戚譯引

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行篩選數生命蹤跡。來自 NASA 戈達德太空飛行中心（Goddard Space Flight Center）的將讓據傳科學家已經公布了第一批新型智能系統成果，這些系統將被安裝在太空探測器上，火星回地它們能夠鑒別出巖石樣本中生命的行篩選數地質化學特征。允許這些智能系統選擇分析對象，將讓據傳以及向地球上的火星回地我們報告什么內容，將有助于克服向地球遠距離傳遞信息的行篩選數局限，更好地在遙遠行星搜尋生命蹤跡。將讓據傳這些系統將會在 2022/23 ExoMars 火星任務中首次亮相，火星回地然后更加全面地應用到太陽系更遙遠天體的行篩選數探測任務中。

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系統的計算機，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。”

埃里克·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愿決定要做多少實驗、或者要分析多少數據。儀器收集樣本之后，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·珀安和埃里克·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系統，讓它們分析數百份巖石樣本，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，于 2023年一起登陸火星。MOMA 是基于質譜儀的最先進設備，能夠分析并且識別巖石樣本中的有機分子。它將會通過分析巖石樣本，尋找過去或現在存在于火星地表以及地下的生命蹤跡。送往火星的系統仍然會將大部分數據傳送回地球，但是之后送往太陽系外的智能系統則被賦予自主權，決定發送哪些信息回地球。

第一批結果顯示，當系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系統，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。對數億公里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，但還需要保證這么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并制定后續操作決策，而我們更長遠的目標則是讓算法自行分析數據，調節儀器展開后續操作，無需地面反饋回路的參與，最終只將最有意思的數據傳送回來。”

團隊使用基于地球的 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后，軟件會告訴科學家先前遇到的哪些樣本與新數據匹配。

埃里克·萊尼斯說：

“這一任務將會面臨嚴格的時間限制。當我們在火星上進行操作時，樣本在火星車上最多只保留幾周的時間，然后火星車會丟掉樣本，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。對于這些衛星，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，這就不像控制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。”

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。”

埃里克·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‘我在這里找到生命啦！’，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。我們的目標是這個系統能夠給科學家指明方向，比如，我們的系統可能會報告說：‘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，類似于 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 系統完成。”

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。”埃里克·萊尼斯補充道。

來自倫敦自然歷史博物館（Natural History Museum）的行星地質學博士后研究員喬爾·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 分鐘左右，而你在太陽系中飛得越遠，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。

國際地球化學年會感謝 NASA 的戈達德太空飛行中心協助準備這一材料。ExoMar 是歐洲航空局（ESA）和俄羅斯聯邦航空局（Roskosmos）的聯合項目，其核心任務之一就是在火星上尋找過去以及現有的生命蹤跡。項目關鍵設備就是 MOMA，這是由德、法、美三國團隊聯合開發的技術，由位于德國哥廷根的馬克斯·普朗克太陽系研究所（Max Planck Institute for Solar System Research）領導。

國際地球化學年會是全球重要的地球化學會議，由美國地球化學學會（Geochemical Society）和歐洲地球化學協會（European Association of Geochemistry）聯合主辦。一年一度的會議涉及的主題包括氣候變化、天體生物學、行星和星際發展和條件，地球材料化學、污染、海底環境、火山現象，等等。2020 年的夏威夷大會于 6 月 21 日至 26 日在線上舉行，詳細內容請點擊以下鏈接：//goldschmidt.info/2020/index   。2021 年的會議將會在法國里昂舉辦，而 2022 年則會重新安排夏威夷年會。

原文鏈接：

//eurekalert.org/emb_releases/2020-06/gc-ntf062320.php