人类正在全世界建立自己的品牌，现在在其他世界和星球也是如此。在过去的几十年里，人类已经向近行星或远行星发送了航天器、漫游者和机器，因此人工智能成为这些远程系统中日益重要的一部分也就不足为奇了。毕竟，如果需要几个小时甚至几天的时间才能向其他星球上的设备发送通信和命令，那么就有必要让这些系统具有智能和自主功能，以便在恶劣的外太空、行星或岩石中运行身体是有意义的。

在2019年的亚马逊Re: Mars大会上，NASA喷气推进实验室首席IT技术和创新官Tom Soderstrom分享了他对这些远程设备如何越来越多地使用AI的见解，以及如何将这项技术应用于太空和行星探索的一些见解。索德斯特罗姆先生在美国宇航局的工作是根据技术发展方向规划未来任务和制定战略。

索斯特罗姆先生说：“我们建立了一个创新体验中心，在这里我们可以体验当下的未来。这样做的目的是为了更好地理解要使用哪些技术，同时对它们进行过滤。值得追求的是一个有利于JPL、美国宇航局和企业的计划。”

索德斯特罗姆先生在《Re: MARS》的演讲中谈到了“火星民主化”，指的是机器学习、自动化、机器人和太空。民主化是指利用技术使人们能够获得它。索德斯特罗姆认为，这意味着“让未来的探险者可以利用算法和数据，站在巨人的肩膀上，不是几十年或几年，而是现在”。

特别是对于人工智能，JPL正在将人工智能七种模式的许多方面应用于前往遥远星球的机器人、漫游者和探测器。所有这些远程操作系统都使用人工智能增强的计算机视觉的各个方面来更深入地了解系统捕获的图像。他们还利用自主系统和控制的各个方面，通过机器学习帮助这些系统适应变化。机器学习驱动的模式和异常识别对于空间有限、地面有限的系统非常重要，这样可以更好地洞察各种设备和系统之间来回流动的所有数据。对人工智能的预测分析和预测维护的支持对于需要运行数年或数十年但人类无法为这些系统服务的系统的性能也至关重要。

索德斯特罗姆先生说：“今天，我们使用环绕地球和深空的卫星，但我们想知道是否会有任何问题。因此，我们采用机器学习，利用前一个轨迹或多个轨迹的数据，通过机器学习算法，利用当前的数据来判断是否有问题。”

然后将结果可视化，以便让每个人都了解最新情况。“我们不叫它人工智能，而是智能帮助。我们不仅发现了人们已经发现的异常，还发现了人们尚未发现的异常。”

Sostr先生分享了另一个预测性维护的例子。他解释说：“在思考NASA和JPL的实际作用时，我们应该跟踪整个太阳系，甚至整个太阳系中的航天器。因此，因为地球在旋转，所以无论在哪里，都需要一个具有与航天器连接和通信能力的天线阵列。例如，在旅行者号上，来回发送信号需要近40个小时，因此一根天线可以发送信号，而另一根天线可以接收信号。”

像任何设备一样，天线需要大量维护。因此，人工智能目前正被用来帮助预测是否需要维护以及何时需要维护，以及哪些零件可能会退化并需要修理或更换。根据索德斯特罗姆的说法，这使得他们可以切换天线，然后在不失去连接的情况下将其离线进行修复。此外，他解释说：“这可以在火车、汽车、飞机等方面民主化。因为我们可以从他们的方法中学习并改进我们的机器学习。”

除了使用人工智能来控制地球和太空中的各种系统之外，人工智能还被用来帮助提供对这些系统捕获的数据和图像的更多见解。德斯特罗姆先生说，“让我们从家里开始。家里发生了很多事情。我们在JPL和美国宇航局所做的是从太空看地球。这提供了一个非常不同的视角。绕地球运行的卫星很多，要让整个星球动起来大约需要90分钟。人工智能用例的一个例子是检测森林火灾。”

因此，得益于AI使能的卫星，成像系统可以探测到烟云，自动触发另一颗卫星拉近距离进行验证、定位并向当地消防部门报警。这只是自主卫星代表我们工作的一种方式。他分享的另一个例子是使用我们发送的卫星来帮助我们研究水和冰的模式，这样我们就可以进行机器学习，让人们使用真实的数据。

索德斯特罗姆先生对人工智能的未来非常乐观。“我认为我们经历了很多AI的冬天，但我们应该在AI的夏天到来。我想会有很多精彩的事情。如果我们观察即将到来的六次技术浪潮，其中一次是非常适合人工智能应用的AI的应用，还有其他浪潮，这些浪潮与我们所说的到处都是嵌入式AI结合在一起，从根本上讲，无论你在哪里，都会产生个人助理，可能来自智能手机、智能手表或者其他产品。”

事实上，对太空探索的追求导致了我们今天使用的许多产品。

品，例如凯夫拉(Kevlar)，维可牢尼龙搭扣(Velcro)，婴儿配方奶粉甚至安全玻璃。随着我们继续探索太空的努力，人工智能将在其中扮演越来越重要的角色，并在太空和地球上都将提供帮助。

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