首页AstroForge 部署人工智能控制下一代航天器
抵达小行星、安全着陆并执行完美机动听起来简单——但远非易事。
探索太阳系的 NASA 航天器依赖冗余设计和自动化，但地球上的飞行控制人员仍管理着大部分操作。例如，2018 年的 Osiris-Rex 小行星任务，每班八小时需要 100 名操作员。
初创公司缺乏此类资源，因此小行星采矿技术开发商 AstroForge 转向人工智能。该公司为其航天器构建了“Solo”，这是一个基于 Transformer 的内部自主控制堆栈。
AstroForge 计划于 2027 年通过 Stock Space 的首枚火箭发射其首艘自主航天器。这项由 NASA 支持的任务将收集关于太阳的科学数据。
这将是具有重大意义的里程碑：由于对神经网络可靠性的担忧，大多数航天器仍依赖传统控制算法。使用神经网络控制卫星轨道定位的首次应用仅发生在去年。
AstroForge 成立于 2022 年，获得 5600 万美元风险投资，已发射两艘原型航天器，但两者均出现异常，导致无法实现大部分任务目标。2025 年，其 Odin 航天器进入深空，但通信变得困难。地球缺乏能够向数十万公里外的航天器传输信号的大型天线，且通信窗口短暂。
尽管 AstroForge 最终失去了对 Odin 的控制，但这一经历引发了一个关键问题：是否可以在航天器上嵌入足够的智能，使其能够自行解决问题？
“如果航天器上有所有数据，这种情况是否可恢复？我不知道，但我可以告诉你，机载系统没有任何尝试，如果航天器在发射时无法恢复，我很希望有某种机载系统去尝试。”AstroForge 联合创始人兼首席执行官 Matthew Gialich 表示。
“对我来说的权衡是：我是建立自己的地面网络，这将在全球部署五个天线并花费约 2 亿美元，然后对其进行操作，还是尝试用模型来消除它？”
AstroForge 飞行软件负责人 Armand Awad 解释说，该公司利用了前沿实验室在 Transformer 模型方面的进展。他们创建了一个堆栈，结合了传统控制算法、针对特定子系统（如发电或导航）的测试数据训练模型，以及一个基于约 2500 个航天器传感器训练的整体智能层。
“我不是说我要实现通用航天器自主性或世界的通用自主性，”Gialich 表示，“我是在非常低的传感器输入下，遵循 Transformer 模型的基本训练，实现受限的自主性。”
理论上，控制代理将处理异常解决等任务。Awad 设想它能识别位置跟踪丢失，将电源异常与星跟踪器问题相关联，并解决问题——“在这种情况下，可能是通过重启它。”
AstroForge 的第三艘飞船 DeepSpace-2 计划与 Intuitive Machines 的第三次月球任务一起发射，预计将于 2026 年底前后出发。Solo 将在该飞船上以“影子模式”运行，允许 AstroForge 的工程师在自主性-1 任务之前对其进行测试。
这真的会是一个操作独立航天器的 AI 代理吗？
“我不打算在自主性-1 任务中发射能够从地球接收信号的无线电，”Gialich 说，“我们现在必须全力以赴。团队可能会在我们发射前说服我。但目前，我告诉他们不使用无线电。”
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