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NASA的火星探測器是過去二十年來科學和太空領(lǐng)域的重大成就之一。

四代漫游者穿越了這顆紅色星球，收集了科學數(shù)據(jù)，發(fā)回了令人回味的照片，并在極其惡劣的條件下幸存下來-所有這些漫游者都使用功能不如iPhone 1的車載計算機。最新的漫游者Perseverance于7月30日推出， 2020年，工程師們已經(jīng)夢想著擁有下一代漫游者。

這些任務(wù)雖然是一項重大成就，但只是在表面上（從字面上和形象上）劃傷了行星及其地質(zhì)，地理和大氣層。

NASA噴氣推進實驗室（JPL）機器人表面機動性小組負責人小野正弘（Hiro）Ono說：“火星的表面積與地球上的陸地總面積大致相同?！彼谢鹦锹诬嚾蝿?wù)-以及開發(fā)允許當前漫游車運行的軟件的研究人員之一。

“想象一下，你是一個外星人，對地球幾乎一無所知，你降落在地球上的七個或八個點上，行駛了幾百公里。那個外來物種對地球了解得足夠嗎？” 小野問。“不。如果我們想代表火星的巨大多樣性，我們將需要在地面上進行更多的測量，關(guān)鍵是要大大延長距離，希望能覆蓋數(shù)千英里?！?/p>

在有限的計算能力和有限的能量飲食下穿越火星多樣，險惡的地形-僅在火星漫游者一天之內(nèi)就能獲得和捕獲的足夠多的太陽并轉(zhuǎn)化為能量，這是一個巨大的挑戰(zhàn)。

第一輛漫游車Sojourner覆蓋了91顆Sol，覆蓋330英尺；第二個是Spirit，在大約五年內(nèi)行駛了4.8英里；機會，在15年中旅行了28英里；自2012年著陸以來，好奇號游歷了12英里多。

小野說：“我們的團隊正在研究火星機器人的自主性，以使未來的漫游者變得更加智能，增強安全性，提高生產(chǎn)率，尤其是更快，更遠地行駛?！?/p>

新硬件，新可能性

于今年夏天推出的恒心漫游車使用RAD 750s進行計算，RAD 750s是BAE Systems Electronics制造的經(jīng)過輻射加固的單板計算機。

但是，未來的任務(wù)可能會使用通過高性能航天計算（HPSC）項目設(shè)計的新型高性能，多核輻射硬化處理器。（高通公司的Snapdragon處理器也正在執(zhí)行任務(wù)測試。）這些芯片在使用相同功率的情況下，其計算能力將是當前飛行處理器的約100倍。

JPL副首席技術(shù)和創(chuàng)新官克里斯·馬特曼（Chris Mattmann）表示：“您在我們最新的火星探測器上看到的所有自主權(quán)，基本上都是人在回路中”，這意味著人與人之間的互動才能運作?！安糠衷蚴撬鼈兩线\行的處理器的限制。這些新芯片的核心任務(wù)之一就是像在陸地上一樣進行深度學習和機器學習。殺手級應(yīng)用是什么？有了新的計算環(huán)境？”

基于機器學習的自主流動站系統(tǒng)分析（MAARS）計劃始于三年前，并將于今年結(jié)束，它涵蓋了人工智能可能有用的一系列領(lǐng)域。該團隊在2020年3月的hIEEE航空航天會議上介紹了MAARS項目的結(jié)果。該項目入圍了NASA軟件獎。

該小組在其IEEE論文中寫道：“地面高性能計算為基于地面的應(yīng)用在自動駕駛導航，機器學習和數(shù)據(jù)分析方面取得了令人難以置信的突破?！?“取得如此進展的火星探測工作的主要障礙是，最好的計算機在地球上，而最有價值的數(shù)據(jù)在火星上?！?/p>

Ono，Mattmann及其團隊已經(jīng)在德克薩斯州高級計算中心（TACC）的Maverick2超級計算機以及Amazon Web Services和JPL集群上訓練機器學習模型，他們?yōu)槲磥淼幕鹦锹握唛_發(fā)了兩種新穎的功能，他們稱之為Drive -通過科學和能量最佳自主導航。

能源最優(yōu)的自主導航

Ono是為Perseverance編寫車載尋路軟件的團隊的一部分。Perseverance的軟件包括一些機器學習能力，但是它進行尋路的方式仍然很幼稚。

小野說：“我們希望未來的漫游者具有類似人的觀察和理解地形的能力?！?“對于漫游者來說，能量非常重要。在火星上沒有鋪設(shè)高速公路?？神{駛性隨地形而定-例如海灘與基巖。目前尚未考慮。考慮到所有這些限制因素，這是一條必經(jīng)之路復雜，但這就是我們可以使用HPSC或Snapdragon芯片處理的計算水平。但是要做到這一點，我們將需要對范例進行一些更改?！?/p>

小野解釋說，新的范式是由政策來指揮的，介于人類指示的中間：“從A到B再做C”和純粹的自治：“去做科學”。

通過策略進行指揮涉及對一系列場景進行預先計劃，然后讓漫游車確定其所遇到的條件以及應(yīng)采取的措施。

小野說：“我們在地面上使用一臺超級計算機，在那里我們擁有無限的計算資源，如TACC那樣，它制定了一個策略，其中的策略是：如果X，則執(zhí)行此操作；如果y，則執(zhí)行該操作?！?“我們基本上會制作一個龐大的待辦事項清單，并將千兆字節(jié)的數(shù)據(jù)發(fā)送到流動站，然后將其壓縮到巨大的表中。然后，我們將利用流動站的功能增強來對策略進行解壓縮并執(zhí)行它。”

使用機器學習派生的優(yōu)化來生成預先計劃的列表。然后，板載芯片可以使用這些計劃執(zhí)行推理：從其環(huán)境中獲取輸入并將其插入經(jīng)過預先訓練的模型中。推理任務(wù)在計算上要容易得多，并且可以在芯片上進行計算，例如將來可能會附送火星探測器。

小野說：“流動站可以靈活地改變船上的計劃，而不僅僅是遵循一系列預先計劃的選擇?！?“這很重要，以防發(fā)生壞事或發(fā)現(xiàn)有趣的事情。”

駕駛科學

根據(jù)Mattmann的說法，目前的火星任務(wù)通常會使用流動站上的幾十個Sol圖像來決定第二天要做什么。他說：“但是，如果將來我們可以使用一百萬個圖像字幕呢？那是Drive-By Science的核心宗旨。” “如果流動站能夠返回經(jīng)過科學驗證的文字標簽和標題，我們的任務(wù)團隊將有更多工作要做?！?/p>

Mattmann及其團隊改編了Google的Show and Tell軟件（一種神經(jīng)圖像字幕生成器，于2014年首次推出），用于漫游車任務(wù)，這是該技術(shù)的第一個非Google應(yīng)用。

該算法接收圖像并吐出人類可讀的字幕。這些信息包括基本但至關(guān)重要的信息，例如基數(shù)-多少塊巖石，多遠？-以及諸如基巖附近露頭的靜脈結(jié)構(gòu)之類的屬性。馬特曼說：“我們目前使用圖像來決定有趣的科學知識的類型?！?/p>

在過去的幾年中，行星地質(zhì)學家已經(jīng)標記并策劃了火星特定的圖像注釋，以訓練該模型。

馬特曼說：“我們使用一百萬個字幕來查找100個更重要的內(nèi)容。” “使用搜索和信息檢索功能，我們可以確定目標的優(yōu)先級。人類仍然處于循環(huán)之中，但是他們獲得的信息更多，并且能夠更快地進行搜索?！?/p>

該小組的工作成果發(fā)表在2020年9月的《行星與空間科學》上。

TACC的超級計算機被證明有助于JPL團隊測試系統(tǒng)。在Maverick 2上，團隊使用專家創(chuàng)建的6,700個標簽對模型進行了訓練，驗證和改進。

對于未來的火星漫游者來說，更遠的旅行能力將是必要的。一個例子是“樣品提取漫游者”（Sample Fetch Rover），該提議由歐洲航天協(xié)會開發(fā)并于2020年代末發(fā)射，其主要任務(wù)是收集由2020年火星漫游者挖出的樣本并收集它們。

馬特曼說：“這些流動車在幾年內(nèi)將必須比以前的流動車行駛十倍，才能收集所有樣本并將它們送到會合地點。” “我們將需要更加智能地驅(qū)動和使用能源。”

在將新模型和算法加載到用于太空的漫游車上之前，必須在JPL旁邊的泥土訓練場上對它們進行測試，該地面可以作為火星表面的地球模擬。

該團隊開發(fā)了一個演示，演示了俯視圖，流浪者收集的流圖像以及在流浪者上實時運行的算法，然后將流浪者暴露出來，在船上進行地形分類和字幕。他們曾希望今年春天完成對新系統(tǒng)的測試，但是COVID-19關(guān)閉了實驗室并推遲了測試。

同時，小野和他的團隊開發(fā)了一款公民科學應(yīng)用程序AI4Mars，該程序可讓公眾注釋好奇號漫游車拍攝的2萬多幅圖像。這些將用于進一步訓練機器學習算法，以識別和避免危險的地形。

到目前為止，在不到三個月的時間內(nèi)，公眾已經(jīng)制作了170,000個標簽。小野說：“人們很興奮。這是人們提供幫助的機會。” 人們創(chuàng)造的標簽將幫助我們使漫游車更安全?！?/p>

Ono說，為未來的自主飛行任務(wù)開發(fā)新的基于AI的范例的努力不僅可以應(yīng)用于漫游者，還可以應(yīng)用于從軌道飛行器到飛越再到星際探測器的任何自主太空任務(wù)。

“更強大的機載計算能力，在TACC等高性能計算機上計算的預先計劃的命令以及新算法的結(jié)合，有可能使未來的漫游者走得更遠，做更多的科學?！?/p>