NASA將讓火星車AI自行篩選數據傳回地球
2020年07月14日10:09
歐洲航空局研發的羅薩琳德·富蘭克林火星車的藝術概念圖。圖片來源:ESA/ATG medialab
歐洲航空局研發的羅薩琳德·富蘭克林火星車的藝術概念圖。圖片來源:ESA/ATG medialab

  來源:Goldschmidt Conference

  美國航空航天局(NASA)開始探索如何讓遠程車載計算機主導搜尋其他行星上的生命蹤跡。來自 NASA 戈達德太空飛行中心(Goddard Space Flight Center)的科學家已經公佈了第一批新型智能系統成果,這些系統將被安裝在太空探測器上,它們能夠鑒別出岩石樣本中生命的地質化學特徵。允許這些智能系統選擇分析對象,以及向地球上的我們報告什麼內容,將有助於克服向地球遠距離傳遞信息的局限,更好地在遙遠行星搜尋生命蹤跡。這些系統將會在 2022/23 ExoMars 火星任務中首次亮相,然後更加全面地應用到太陽系更遙遠天體的探測任務中。

  首席研究員Victoria·達·珀安(Victoria Da Poian)在國際地球化學年會(Goldschmidt Geochemistry conference)上展示了這項成果,她說:“這是太空探索中富有遠見的一步。這意味著隨著時間的推移,我們將放棄讓人類參與到太空任務的每一步的觀念,而是考慮使用裝備智能系統的計算機,它們接受訓練,自行做出決策,能夠優先將最有意思、或者時間上最關鍵的信息傳送回地球。”

  埃里克·萊尼斯(Eric Lyness)是 NASA 戈達德太空飛行中心行星環境實驗室(Planetary Environments Lab)的軟件工程主管,他強調,行星探索需要智能儀器:“將數據傳送回地球要花費很長的時間,開銷也很大,這意味著科學家們不能憑自己的意願決定要做多少實驗、或者要分析多少數據。儀器收集樣本之後,使用人工智能(AI)來執行第一輪數據分析,再傳送回地球,NASA 能夠優化我們接收到的數據,這將會極大提升太空任務的科學價值。”

  Victoria·達·珀安和埃里克·萊尼斯(兩位都在 NASA 戈達德太空飛行中心工作)已經訓練了一批人工智能系統,讓它們分析數百份岩石樣本,以及數千份來自火星有機分子分析儀(MOMA)的實驗光譜。MOMA 將會裝載在 EXOMars 的羅莎琳德·富蘭克林火星車(Rosalind Franklin Rover)上,於 2023年一起登陸火星。MOMA 是基於質譜儀的最先進設備,能夠分析並且識別岩石樣本中的有機分子。它將會通過分析岩石樣本,尋找過去或現在存在於火星地表以及地下的生命蹤跡。送往火星的系統仍然會將大部分數據傳送回地球,但是之後送往太陽系外的智能系統則被賦予自主權,決定發送哪些信息回地球。

  第一批結果顯示,當系統的神經網絡算法處理未知化合物光譜時,結果的準確率可以高達 94%,與過去見過樣本匹配的準確率則有 87%。研究人員還會進一步完善系統,直到完全適合 2023 任務。

  Victoria·達·珀安繼續說:

  “我們從無人(航天)任務中獲得的就是數據,大量的數據。對數億公里之外的地方發送數據,這在不同環境下非常具有挑戰性,而且價格極其昂貴,帶寬也是有限的。我們需要確定發送回地球的數據的優先級,但還需要保證這麼做的同時不會丟失重要信息。這引導我們開始研發智能算法,現在能夠幫助科學家分析他們的樣本並製定後續操作決策,而我們更長遠的目標則是讓算法自行分析數據,調節儀器展開後續操作,無需地面反饋回路的參與,最終只將最有意思的數據傳送回來。”

  團隊使用基於地球的 MOMA 儀器探測到的最初實驗測試原始數據,訓練計算機來識別出熟悉的模式。當接收到新的原始數據之後,軟件會告訴科學家先前遇到的哪些樣本與新數據匹配。

  埃里克·萊尼斯說:

  “這一任務將會面臨嚴格的時間限製。當我們在火星上進行操作時,樣本在火星車上最多隻保留幾週的時間,然後火星車會丟掉樣本,前去新的地方挖掘。所以,如果我們需要重新檢測樣本,就需要快速完成,有時候要在 24 小時內完成。在未來,當我們去探索木星衛星,比如歐羅巴(Europa),或者土星衛星,比如土衛二恩塞勒達斯(Enceladus)和土衛六泰坦(Titan)時,我們將需要當場做出實時決策。對於這些衛星,需要花 5 到 7 小時的時間讓發送自地球的信號抵達儀器設備,所以,這就不像控制無人機那樣是一種即時響應。我們需要給儀器自主權,讓它們自行快速決定,以實現對我們有利的科學目標。”

  以上內容詳情參見 NASA 計劃中的土衛六“蜻蜓號”任務(Dragonfly mission)。這是 NASA“新前沿”項目(New Frontiers)的一部分。”

  埃里克·萊尼斯評論說:“MOMA 的生命搜索儀器產生的數據一開始會很難解讀。它不會像人一樣大聲喊出‘我在這裏找到生命啦!’,但卻會給我們提供需要分析的可能性。這些結果在很大程度上將會告訴我們儀器發現的地質化學情況。我們的目標是這個系統能夠給科學家指明方向,比如,我們的系統可能會報告說:‘有 91% 的置信度宣佈這一樣本與真實世界的樣本相符合,有 87% 的概率肯定這是磷脂,類似於 2018 年 7 月 24 日檢測到的樣本,數據結果如下所示……’。我們仍然需要人類來解讀發現的內容,但是第一步的過濾工作會由 AI 系統完成。”

  研究人員指出,從火星傳回數據相當昂貴,隨著探測器離地球越來越遠,開銷會越來越大。“來自火星車的數據成本可能是你手機信息成本的 10 萬倍,所以我們需要的數據要包含儘可能多的科學價值。”埃里克·萊尼斯補充道。

  來自倫敦自然歷史博物館(Natural History Museum)的行星地質學博士後研究員喬爾·戴維斯博士(Joel Davis)評論說:“行星探索任務的一個主要挑戰就是讓數據傳回地球,這一過程既費時又費錢。在火星上,信號傳輸的延遲大概在 20 分鐘左右,而你在太陽系中飛得越遠,延遲也會越厲害。考慮到探測器有限的壽命,科學家們就必須精挑細選要發送回來的數據。當然,這些成果看上去的確鼓舞人心,宇宙飛船擁有更大的自主權是保證傳回有用信息的一個方法。”戴維斯博士沒有參與這項研究。

  國際地球化學年會感謝 NASA 的戈達德太空飛行中心協助準備這一材料。ExoMar 是歐洲航空局(ESA)和俄羅斯聯邦航空局(Roskosmos)的聯合項目,其核心任務之一就是在火星上尋找過去以及現有的生命蹤跡。項目關鍵設備就是 MOMA,這是由德、法、美三國團隊聯合開發的技術,由位於德國哥廷根的馬克斯·普朗克太陽系研究所(Max Planck Institute for Solar System Research)領導。

  國際地球化學年會是全球重要的地球化學會議,由美國地球化學學會(Geochemical Society)和歐洲地球化學協會(European Association of Geochemistry)聯合主辦。一年一度的會議涉及的主題包括氣候變化、天體生物學、行星和星際發展和條件,地球材料化學、汙染、海底環境、火山現象,等等。2020 年的夏威夷大會於 6 月 21 日至 26 日在線上舉行,詳細內容請點擊以下鏈接:https://goldschmidt.info/2020/index 。2021 年的會議將會在法國裡昂舉辦,而 2022 年則會重新安排夏威夷年會。

更多新聞