首頁AstroForge 部署人工智慧控制下一代航天器
抵達小行星、安全著陸並執行完美機動聽起來簡單——但遠非易事。
探索太陽系的 NASA 航天器依賴冗餘設計和自動化，但地球上的飛行控制人員仍管理著大部分操作。例如，2018 年的 Osiris-Rex 小行星任務，每班八小時需要 100 名操作員。
初創公司缺乏此類資源，因此小行星採礦技術開發商 AstroForge 轉向人工智慧。該公司為其航天器構建了“Solo”，這是一個基於 Transformer 的內部自主控制堆疊。
AstroForge 計劃於 2027 年透過 Stock Space 的首枚火箭發射其首艘自主航天器。這項由 NASA 支援的任務將收集關於太陽的科學資料。
這將是具有重大意義的里程碑：由於對神經網路可靠性的擔憂，大多數航天器仍依賴傳統控制演算法。使用神經網路控制衛星軌道定位的首次應用僅發生在去年。
AstroForge 成立於 2022 年，獲得 5600 萬美元風險投資，已發射兩艘原型航天器，但兩者均出現異常，導致無法實現大部分任務目標。2025 年，其 Odin 航天器進入深空，但通訊變得困難。地球缺乏能夠向數十萬公里外的航天器傳輸訊號的大型天線，且通訊視窗短暫。
儘管 AstroForge 最終失去了對 Odin 的控制，但這一經歷引發了一個關鍵問題：是否可以在航天器上嵌入足夠的智慧，使其能夠自行解決問題？
“如果航天器上有所有資料，這種情況是否可恢復？我不知道，但我可以告訴你，機載系統沒有任何嘗試，如果航天器在發射時無法恢復，我很希望有某種機載系統去嘗試。”AstroForge 聯合創始人兼執行長 Matthew Gialich 表示。
“對我來說的權衡是：我是建立自己的地面網路，這將在全球部署五個天線並花費約 2 億美元，然後對其進行操作，還是嘗試用模型來消除它？”
AstroForge 飛行軟體負責人 Armand Awad 解釋說，該公司利用了前沿實驗室在 Transformer 模型方面的進展。他們建立了一個堆疊，結合了傳統控制演算法、針對特定子系統（如發電或導航）的測試資料訓練模型，以及一個基於約 2500 個航天器感測器訓練的整體智慧層。
“我不是說我要實現通用航天器自主性或世界的通用自主性，”Gialich 表示，“我是在非常低的感測器輸入下，遵循 Transformer 模型的基本訓練，實現受限的自主性。”
理論上，控制代理將處理異常解決等任務。Awad 設想它能識別位置跟蹤丟失，將電源異常與星跟蹤器問題相關聯，並解決問題——“在這種情況下，可能是透過重啟它。”
AstroForge 的第三艘飛船 DeepSpace-2 計劃與 Intuitive Machines 的第三次月球任務一起發射，預計將於 2026 年底前後出發。Solo 將在該飛船上以“影子模式”執行，允許 AstroForge 的工程師在自主性-1 任務之前對其進行測試。
這真的會是一個操作獨立航天器的 AI 代理嗎？
“我不打算在自主性-1 任務中發射能夠從地球接收訊號的無線電，”Gialich 說，“我們現在必須全力以赴。團隊可能會在我們發射前說服我。但目前，我告訴他們不使用無線電。”
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