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会有航天版ChatGPT吗?

会有航天版ChatGPT吗?

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ChatGPT现在很火,作为一个人工智能聊天机器人,它拥有信息整合能力、自然语言处理能力,能根据要求进行聊天、撰写论文、创作诗歌,还可以生成游戏剧本、编写程序代码。

而在航天工程任务中,需要处理大量数据,协同大量仪表、设备与传感装置,那么人工智能在航天领域可以大显身手吗?

科幻电影中的一些情节看上去并不是天方夜谭,而是对人工智能技术作用于航天领域的合理想象。有一些事情也正在悄悄发生变化。



对自我诊断修复能力的“渴望”



航天器造价高、工作环境复杂,在空间环境中若发生故障很难修复,从而造成重大损失。因此,航天器故障诊断技术能否向着智能高效化的方向发展显得尤为重要。

“航天器越来越复杂,传感器数量越来越多,我们原来采用预先设定规则的故障诊断方法,需要对各种可能出现的异常设定判断阈值,这里就需要大量的专家经验,但对经验之外的故障通常缺乏检测能力。”航天科技集团五院通信与导航卫星总体部信息室副主任宫江雷表示。

人工智能技术会是卫星诊断自身故障的“好帮手”。卫星设计师正试图让航天器搭载人工智能处理部件上天,实现自主导航、控制、数据处理、故障判断和重构维修工作。

以往,卫星在轨的运行状态、故障、寿命等情况是通过地面测控系统进行监测、预警的,“而人工智能算法具备不断学习强化和自适应的特性,数据怎么变,它就怎么调整,并且会变得越来越准确。”宫江雷表示。

“特别是随着现在通信、导航、遥感需求的兴起和网络复杂度的提升,对远程信息传输进行良好管理并确保优质的传输性能和可靠性,比以往任何时候都重要。”宫江雷指出,例如太空垃圾增多,空间碎片撞击航天器概率变大;卫星互联网的发展导致信息安全领域的隐患越来越大等,这些都预示着人工智能技术有着巨大的发挥空间。

传统的故障特征提取与识别评估方法是基于人类经验进行的,难以准确描述复杂故障特征信息,而结合不同应用场景下的多种人工智能学习算法,可有效提高航天器复杂撞击导致故障检测效率和特征分类效果,在探测和评估之余提供风险预警和修复帮助。


ChatGPT与航天结合的设想



航天科技集团一院正在进行“智慧火箭”的研究,使火箭在出现故障时自动识别结果并主动更改策略,实行自主化飞行,让火箭更智能、更聪明。

火箭末速修正飞行过程模拟图


在运载火箭高密度发射常态化的今天,火箭对自主故障诊断及任务重构能力也十分“渴望”。一院研究中心人工智能专家介绍:“我们将结合人工智能与信息技术,建立运载火箭全生命周期的智慧健康监测系统,将其贯穿火箭设计验证、生产制造、测试发射和飞行试验全生命周期。”

能不能研究一个定制化的ChatGPT?

航天设计师们设想:通过构建智能化辅助设计系统,整合现有的海量资料及资源,模拟人脑思考的过程,形成一个“智慧大脑”,人工智能未来可能会成为设计航天产品的辅助工具。

ChatGPT与航天结合后也许就像一个经验丰富的航天高级专家,可以对文本数据进行系统化分析、理解与信息提取,辅助设计师来进行运载火箭和航天器的设计工作。由于“智慧大脑”能够在很短的时间内完成大量知识的学习,并从中找出最优方案,设计的标准化和设计水平也能够得到保证。

主发动机发生故障后,在线规划新的停泊轨道与降级轨道,挽救火箭任务


以智慧火箭为例,在生产过程中,“智慧大脑”可以完成对火箭全生命周期信息的收集与保障,建立起一个综合档案履历资料库,收集制造、装配、测试各个过程的数据与知识,构建大数据分析中心,作为智慧火箭的数据支撑与健康诊断的依据,从而降低设计和研制成本、提升测发效率、提升火箭的可靠性。

定制化ChatGPT也需要通过深度学习,对人类思维方式建模,让机器能够理解人的行为,并将知识运用到与用户的交互中,达到机器“人性化”的终极目标,实现人工智能技术在航天领域的应用。

专家指出,实现定制化ChatGPT,还需要航天工作者将大量训练样本和知识信息注入机器学习过程中,并不断提升算法的泛化性和适应性,在应用层进行强化训练,提高算法的水平。


担忧之处与先期破冰



人工智能技术的发展与应用,正在悄悄改变航天产品设计的原有模式和格局。但宫江雷指出了当下的困难:航天器的遥测故障样本数据较少,深度学习算法训练和应用的效果会受限。

除此之外,将人工智能方法应用于在轨航天器中仍有许多需要解决的问题,如当前航天器存在的计算能力、存储资源不足的问题等。

宫江雷也表示,当前的大部分人工智能技术还处于“弱人工智能”阶段,因此在航天领域的现实应用中,仍以发展辅助分析和辅助决策层次的人工智能技术为主。

以神经网络为核心的人工智能具有“不可解释性”,这意味着人类无法知道智能算法给出这个结果的原因。“不可解释”就意味着风险,特别是在要求“万无一失”的航天工程任务中,这也是航天设计师们心里担忧的。

“我们要对‘小样本学习’进行破局,试图通过有限数量的数据集训练出较好的效果。我们还亟需提升星上处理能力,一方面采用高性能的宇航级芯片提升星上的计算能力,另一方面升级星上的信息系统架构,提升星上的数据传输能力,为人工智能算法在卫星上的应用夯实基础。”宫江雷说。

未来,随着算法、算力和云技术的进一步突破,航天设计师们对未来“强人工智能”在航天领域终将走向自主决策的应用层次表示出乐观看好的态度。

宫江雷始终认为,人工智能技术向航天领域的渗透日趋广泛,未来一定会实现技术的跨代,从而促进整个航天领域的发展。

航天设计师对人工智能技术的期望,亦是对探索人类未知、宇宙奥秘的期待。太空之中、九天之外,也势必成为人工智能的一个重要舞台。

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