人工智能让好奇号更聪明:可以自己选择「攻击」目标

NASA JPL 为好奇号进行了一个名为 AEGIS 的软件更新,利用人工智能,好奇号将成为有史以来第一个在行星任务中可以自动选择「攻击」目标的机器人。

NASA 的好奇号火星车分析了 Navcam 图像(左图),从中选择了一个黄点指示的目标,然后再调整 ChemCam 指向目标石头,使用它的激光射击并拍照

现在谁在发号施令呢?经过了近四年的工作之后,美国国家航空航天局(NASA)的好奇号(Curiosity)火星车终于可以直接做出一定的科学决策了!这个在遥远星球上独自工作的探测器现在可以自己选择想要用其 ChemCam 仪器之上的激光「攻击」的石头目标。

据 NASA JPL 介绍:在好奇号在火星工作的这四年里,通过检测激光脉冲灼烧目标产生的等离子体的彩色光谱,ChemCam 已经检测了 1400 多个目标上的多个点——总共超过 350,000 次激光发射,检查了超过 10,000 个点。ChemCam 的光谱仪在激光发射的过程中通过一个望远镜记录下见到的波长。这些信息让科学家可以识别目标的化学构成。通过同一个望远镜,该仪器能在该火星车的桅杆上获取可能的最高分辨率的图像。(人工智能分析火星地表化学成分的更多研究:《想在火星上种土豆?机器学习可以帮你分析表层化学成分》。)

一个名叫 AEGIS(Autonomous Exploration for Gathering Increased Science:用于收集增长的科学的自主探测)的软件更新让该火星车可以在与 NASA 喷气推进实验室(JPL)没有同步时自行制定重要的决策,从而可以在更少的时间内获取更多的数据。好奇号也将因此成为有史以来第一个在行星任务中可以自动选择这样的科学目标的机器人。

在自动选择目标时,该软件会根据科学家确定的可调标准进行分析,比如根据尺寸和亮度识别石头。该标准会随着该探测器周围环境和科研目的的变化而变化。

JPL 科学应用软件工程师、AEGIS 团队成员 Raymond Francis 说:「在火星上,时间非常宝贵,这样做我们可以得到更多数据,我们也可以更快得到这些数据。」

实际上这并不是 AEGIS 第一次亮相。之前 NASA 曾将其应用在机遇号(Opportunity)上面过,但目的却稍有不同(选择用其窄角相机拍摄的目标)。

出于实际的用途,各种卫星和探测器上另外还安装一些其它类型的「人工智能」。一种可以让好奇号自己在布满岩石的崎岖路面上选择路径进行导航,而不需要远在地球的科学家一步一步地指引。另一种类型的人工智能也被用在各种航天器中,以对它们的机载系统进行自动化管理。

但好奇号的新能力是前所未有的——至少在某种程度上。

Francis 说:「这在某种程度上是全新的东西,因为这是科学自主的,其中的决策是真正与科学观测相关的,而不只是导航或管理。」

这是一项重要的改变,因为火星和地球的时间经常出现不同步;没有自主决策的话,好奇号往往需要等上好几个小时,直到科学家和工程师睡醒了才能读到它的最新结果然后发出指示。这白白浪费了好奇号可以用来做实际科学的时间。

JPL 的 AEGIS 开发负责人、机器人工程师 Tara Estlin 说:「当科学团队难以或不可能参与控制时,这种自动化尤其有用——比如在长途行驶过程中,或因为地球、火星和航天器的调度导致这两颗行星之间的信息共享延迟时。」

这个新软件让好奇号可以瞄准非常微小的目标,而要是让 JPL 的操作者来操控的话,则很难达到这样的精度。

Francis 解释说:「AEGIS 可被用于确保击中那些小结构,那能节省你一整天的尝试时间。」

但给一个武装有「激光枪」的太空机器人配置上人工智能确实好吗?不要担心,Francis 说,尽管这可能算得上人工智能,但它仍然是非常简单的,而且范围也极其有限——它只是非常擅于根据视觉线索识别石头而已。

「这个探测器的最大速度是每秒几厘米,而(ChemCam 的)最大射程也不过 7 米,而且它离地球还那么远。」Francis 笑着说。

这样的人工智能在地球上也能有很大的作用。工程师正在尝试开发能在通信中断,不能接收人类发出的指令时也能继续工作的救援机器人。在去年南加州的 DARPA 机器人挑战赛上,许多团队的机器人都编码了一定程度的自主性;因为当时间至关重要时,让机器人能自动应对一些紧急情况是很有价值的。

好奇号的硬件已经开始有某种程度的老化了——比如火星的粗糙地面已经在它的轮子上留下了一些划痕坑洞。但即使它在变老,AEGIS 升级也能让它更加聪明。

本文选自:Latimes,作者:Amina Khan,机器之心编译;

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