生成式AI用于航天方兴未艾

航天界 2024/05/25

第 940期

新闻速递

亚马逊云科技（AWS）的云基础设施业务，正在努力利用生成性人工智能的发展来改变航天和其他行业。

AWS航空航天和卫星业务总监克林特·克罗西尔（Clint Crosier）表示，该公司60%以上的航空航天客户已经在使用某种形式的人工智能——大约3年前这一比例仅是个位数。他预测，未来几年生成式AI也会以类似速度增长。它使用深度学习模型来回答问题或根据在海量数据集中检测到的模式创建内容，是传统机器学习算法的重大进步。

他告诉《航天新闻》，数学的进步、可用数据量的激增以及更便宜、更高效的数据处理芯片是生成式AI兴起的“完美风暴”，有助于推动更多的云应用落地。为适应这一趋势，AWS去年进行了内部重组，成立了“航天生成式AI”部门，并为客户建立生成式AI实验室。

克罗西尔认为，航天使用生成式AI的三个主要领域是：地理空间分析、航天器设计和星座管理。BlackSky和Capella Space等对地观测卫星运营商，已经在将生成式AI工具用于搜索查询的管理和地理空间数据的解读。“无论你是在设计卫星、火箭还是其他航天器，都要让生成式AI放开手脚利用几十年的数据在全球范围内进行探索性工作，然后它会给你带来此前没有人想过的新颖设计概念，为你的团队工作奠定基础。”他说，“如果我有一个600颗卫星组成的星座，我希望对该星座在各种设计参数下的表现进行建模。”

实际上，NASA去年已经发布了被称为“进化结构”的一系列航天器和任务硬件，用于气球天文台、地球大气扫描仪、行星仪器、空间望远镜等系统的设备和火星采样返回等任务。它们都是通过生成式AI设计的，以输入提示词开启设计过程。

在传统的机械设计工作中，设计师会给出一个满足某些要求的CAD模型。分析师对其进行评估，可能需要一周时间。这个过程不断迭代，直到形成最后的图形，再由另一位专家进行评估以确保其能够投入制造。生成式AI工具大大压缩了这个过程：它自己完成所有这些工作——提出设计方案，开展分析，评估是否能制造，并在一小时内完成30或40次迭代。

“将生成式AI设计的这些不同零件组合为一个流程，还需要一段时间。”NASA戈达德航天飞行中心研究工程师莱恩·麦克里兰（Ryan McClelland）说，目前还不可能写一句提示词“给我造一艘30天后去木星的飞船”，然后人工智能就设计、打印出来。但是，麦克里兰相信，这个发展方向是确定的，实现的那一刻某种程度上相当于人类使用第一种工具的时刻。

▲用生成式AI设计的航天器硬件

（图源：NASA）

新闻综合自：

1 . Jason Rainbow，Bringing generative artificial intelligence to space，

https://spacenews.com/bringing-generative-artificial-intelligence-to-space/

2. NASA’s new AI-designed parts look like they’re from an alien starship，

https://www.fastcompany.com/91016336/super-bowl-ad-teasers-2024-best-ones

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