礪道智庫 2024-04-23 11:18 北京
據國家防務網4月19日報道，隨著商業衛星、軍事星座及其所有數據在太空中流動的數量不斷增加，政府和行業營運商表示，他們正在尋求人工智能來幫助他們處理日益復雜的任務。
人工智能軟件使使用者能夠在軌域上改變航天器的功能，從而減少衛星對硬件的依賴。
軍事衛星終端制造商ALL.SPACE的自動化副總裁Aslan Tricha在最近於華盛頓特區舉行的2024年衛星會議中表示：「沒有軟件，人工智能就不可能存在。」
Tricha表示，展望未來，「我們需要考慮軟件以及如何在衛星上發生這些變化。」
由於衛星是靜態的並且依賴於硬件，因此一旦將其發射進入軌域，通常就無法進行更改。
「學習模式意味著學習一種行為模式。因此，舉例來說，如果由於我們有更高的需求（峰值需求或不同的需求）而導致需求發生變化，那麽人工智能就能夠改變硬件架構來滿足需求，」他說。
歐洲航天局和英特爾率先公開承認於2020年9月向太空發射了一顆支持人工智能的衛星。PhiSat-1具有旨在監測極地冰和土壤濕度的地球觀測有效載荷，具有英特爾的Movidius Myriad2願景根據英特爾的新聞稿，該芯片最初並不是為嚴酷的太空環境而設計的。
聲明稱，電腦芯片必須針對太空中的極端輻射進行加固，而在軌域上使用的芯片在技術上可能比地球上使用的芯片落後20年。
歐洲航天局的一份聲明稱，此次任務之所以取得突破，是因為采用了最先進的Movidius Myriad2芯片來適應太空的嚴酷環境。
該芯片能夠利用人工智能從航天器上有用的影像中篩選出不清楚的影像，然後只將好的數據發送回地球。
該機構的聲明稱：「透過僅發送有用的像素，衛星現在將提高頻寬利用率並顯著降低下行鏈路總成本，更不用說節省科學家在地面上的時間了。」
小型通訊和地球觀測衛星制造商ReOrbit產品副總裁兼拉丁美洲業務主管卡洛斯·佩達裏諾(Carlos Pedalino)表示，利用人工智能使衛星以軟件為中心還將消除對地面站的依賴，並降低總體任務成本。
「我們正在努力做的是減少人類對地面站的依賴。該任務的成本不僅僅是衛星的成本，」他說，「你需要操作它，並且需要一個24/7的團隊來控制衛星，所以我們正在努力減少這一點，以降低整個任務的成本。」
人工智能還幫助商業衛星解讀訊號、整理大量數據、加快分析速度並剔除無用或無用的資訊。佩達裏諾說，當你無法完全看到一顆能夠進行各種機動的衛星時，衛星本身需要了解正在發生的情況，並根據現有的了解「做出正確的決定」。例如，對於遙感，光學相機需要選擇正確的目標，然後以最有效的方式發送所有相關數據，這一過程只有透過人工智能才能變得更好。
「衛星之間的數據流管理是由人工智能管理的。衛星之間的所有流量數據都是由該軟件驅動的，」佩達裏諾說，「我們在衛星上有一層，然後在地面上有第二層，以繼續處理影像以獲得所有輸入、影像和影像處理軟件的附加數據。」
衛星營運商可以利用人工智能來幫助管理營運商的認知過載。隨著商業和軍用衛星收集的大量數據，人工智能正在透過機載處理幫助即時整理和分析資訊。
ESA/英特爾PhiSat-1任務兩年後，Palantir和Satellogic發射了一顆支持人工智能的衛星。Palantir的一份聲明稱，它在Satellogic的NewSat上整合了Palantir的EdgeAI技術，用於處理軌域上的影像數據，「將大規模數據中的訊號與雜訊分開，以充分利用有限的頻寬」。
聲明補充道，「邊緣人工智能在捕獲數據後開始處理數據，比傳統地面處理更快地提供可行的見解。例如，我們可以告知未來船上的數據收集……或根據分析價值選擇性地下載預處理影像。」
Tricha說：「我們需要能夠了解有多少處理是在邊緣進行的，以及有多少處理是在指揮中心或其他地方進行的。如果無人機發送數TB的影像數據，這些數據必須透過非常小的衛星管道進入某個數據中心……進行處理，然後一路返回，我認為時間優勢就消失了。」
Tricha表示，業界還希望利用人工智能開發地面智能終端，以接收衛星傳輸和數據，並提出「智能路由系統」來管理和視覺化商業和軍事衛星的移動。
他將智能地面終端定義為「半感知其環境」的接收器，可容納適當的數據，並可以向商業公司和軍方的多顆衛星傳輸和接收資訊。
Tricha說，這些智能終端必須理解來自數據的訊號，以便區分「已知」和「未知」，並與多個衛星通訊並同時執行多個任務，接收數據，然後對其采取行動。
如果這些終端在與盟軍衛星連線的同時可以與低地球軌域、中地球軌域和地球靜止衛星進行通訊，那麽您「可以通知星座中的其他終端，並且您可以完成所有這一切在一個非常非常狹窄和流動的環境中，」他說。
空中客車防務與航天公司互聯智能執行副總裁凱倫·弗洛舒茨(Karen Florschütz)表示，隨著衛星數量的增加，需要人工智能增強的智能路由系統來跟蹤軌域和運動。
「為了真正能夠處理地面上的所有資訊，需要將所有資訊整合在一起。也許將來我們不需要10個不同的地面站，但也許我們需要一兩個智能[終端]，所有不同的頻率實際上都可以到達那裏並進行處理，」她說。
雖然人工智能是一種強大的工具，可以使衛星的各個方面更加高效，但業界仍然面臨著需要克服的挑戰和需要吸取的教訓。
Tricha表示，開發衛星專用的開放人工智能模型說起來容易做起來難。「人們認為人工智能有點像電力。我只要把它插上，人工智能就會從另一端滲透出來。但事實並非如此，真的不是，」他說。「這是一個需要真正理解你的資訊、理解你的數據、清理你的數據的模型，因為數據在很大程度上是垃圾。得到的並不是真正可以用來訓練的，而且還缺乏人才」。
他補充說，工業界還必須考慮太空中舊衛星的數量，並弄清楚它們如何適應人工智能增強系統的整體情況。
「我們必須與這個未來相交，」泰利查說。「就像我們很長一段時間談論多軌域戰略和高吞吐量衛星一樣，我們談論人工智能定義或人工智能驅動的衛星通訊，但它有點遙遠，」他說。
然而，「您很快就會開始看到早期部署，特別是在智能路由方面。」
雖然將人工智能融入太空作戰會帶來挑戰，但工業界希望國防部門知道這沒什麽好害怕的。相反，它是一個應該用來增強現有能力的工具。
「人工智能不會取代你的工作，但一個了解人工智能的人會取代你的工作，這是肯定的，」Tricha說，「這些是學習系統。根據定義，隨著[我們]在學習上投入更多，[模型]會變得越來越好。……現在還處於早期階段，所以這是一項不斷發展的技術。它每周都會前進演化。它不會消失。」
