机载AI研究平台 (OnAIR) 的原型版本在美国宇航局的 NAMASTE 任务中进行了测试。NAMASTE 代表太空和陆地环境甲烷活动评估网络，它使用一队自主无人机测量阿拉斯加永久冻土带的甲烷羽流。图片来自：美国宇航局戈达德太空飞行中心

  人工智能有望使航天器越来越具有弹性，并且无需等待地面控制人员的指令就能收集数据。

  美国宇航局戈达德太空飞行中心人工智能研究负责人埃瓦娜·吉兹告诉《太空新闻》 ：“迄今为止，我们的工作方式受到限制。但我们想做的事情还有很多。”

  例如，分布式任务需要航天器与着陆器和探测车协同工作以实现共同目标，这就需要自主能力。人工智能还为可扩展的任务架构铺平了道路，使新的航天器和传感器能够加入在轨集群。

  “在美国宇航局和整个航空航天业，任务概念慢慢的变复杂，这在某种程度上预示着假如没有人工智能，更多的任务概念就没办法实现，”拥有塔夫茨大学人工智能博士学位的吉兹说。

  图中是 NASA 戈达德太空自主与弹性 (SPAR) 实验室的核心成员 Timothy Che、Sarah Dangelo、Connor Firth、Alan Gibson、Michael Monaghan、James Marshall 博士和 Daniel Rogers。图中还有实习生、承包商和公务员 Aaron Comis、Matt Brandt、Wayne Yu 和 William Zhang。图片来自：NASA 戈达德太空自主与弹性实验室

  然而，将AI引入 NASA 任务并非易事。太空任务规划人员往往不愿冒险，因此对未经测试的算法非常谨慎。

  为了降低在航天器上引入人工智能的门槛，NASA 戈达德太空自主与弹性 (SPAR) 实验室创建了机载AI研究平台，名为 OnAIR。OnAIR 是一种开源软件管道和认知架构工具，可在软件开发者平台 GitHub 上公开获取。

  OnAIR 的原型版本在美国宇航局的 NAMASTE 任务中进行了测试，该任务使用一队自主无人机测量阿拉斯加永久冻土区的甲烷分布。（NAMASTE 代表太空和陆地环境中甲烷活动评估网络。）

  美国宇航局戈达德行星环境实验室的仪器科学家、麻省理工学院化学工程博士学位的马哈茂达·苏丹娜 (Mahmooda Sultana) 通过电子邮件表示：“OnAIR 通过提供 NAMASTE 软件架构中涉及的数据提取和处理标准，帮助无人机最大限度地获取科学界高度关注的数据，包括由集成在无人机上的多功能纳米传感器平台仪器进行的自主测量。”

  通过 SpaceCube 边缘节点智能协作 (SCENIC)，在国际空间站上测试了一系列采用商用现货和抗辐射组件构建的可重构处理器。 图片来自：NASA

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