AstroForge 正在让人工智能指挥其下一代航天器

飞向小行星，降落在上面，不要犯任何错误：要是这么简单就好了。当美国宇航局派遣航天器探索太阳系时，它们会建立冗余和自动化。但大部分工作是由飞行控制器团队在地球上与飞行器通信来完成的。 Osiris-Rex 任务于 2018 年与一颗小行星会合，每班 8 小时，有 100 名操作员。但初创公司无法获得这样的资源，因此正在开发小行星采矿技术的 AstroForge 正在转向人工智能。该公司为其航天器开发了一种名为“Solo”的自主控制堆栈，这是一种内部制造的基于变压器的模型。 AstroForge 计划于 2027 年利用斯托克航天公司发射的第一枚火箭发射其第一艘自主航天器。该任务将得到美国宇航局的支持，预计将收集有关太阳的科学数据。这将是一项成就：由于担心神经网络的不可靠性，大多数航天器自主依赖于传统的控制算法。就在去年，首次使用神经网络来控制卫星在轨道上的定位。 AstroForge 成立于 2022 年，获得了 5600 万美元的风险投资，已发射了两艘原型航天器，但两艘都出现了异常情况，无法实现大部分任务目标。 2025年，其奥丁飞船被发射到深空，但该公司与其通讯遇到困难。地球上足够大的天线数量有限，足以向数十万英里外的航天器传输信号，而且执行此操作的时间窗口很小。最终，AstroForge 无法控制奥丁，但这次经历促使它考虑替代方案：它能否在飞船上放置足够的智能来解决自己的问题？ AstroForge 联合创始人兼首席执行官 Matthew Gialich 表示：“利用航天器上的所有数据可以恢复吗？我不知道，但我可以告诉你，航天器上没有任何人尝试过这种方法，如果航天器在发射时无法恢复，我很乐意在航天器上尝试一些东西。” “对我来说，交易是：我应该建立自己的地面网络，该网络将花费约 2 亿美元在世界各地安装五个天线，然后对其进行操作，还是尝试用模型将其移除？” AstroForge 飞行软件主管 Armand Awad 表示，该公司决定利用前沿实验室推动的变压器模型的进步。它创建了一个堆栈，其中包括传统控制算法、根据发电或导航等特定子系统的测试数据训练的模型，以及根据航天器中约 2,500 个传感器训练的整体智能层。 “我并不是说我要为世界实现通用航天器自治或通用自治，”吉利奇说。 “我正在以非常低的传感器输入进行受限自主，遵循变压器模型的基本训练。”理论上，控制航天器的代理将执行异常解决等任务。阿瓦德想象它意识到自己已经失去了在太空中的位置，将电源异常与星体追踪器的问题联系起来，并修复了整个问题——“在这种情况下可能会打开和关闭它。”该公司的第三个飞行器 DeepSpace-2 目前计划与 Intuitive Machines 的第三次月球任务一起发射，预计将于 2026 年底前往太空。Solo 将登上该飞行器，以“影子模式”飞行，以便 AstroForge 的工程师可以在 Autonomy-1 任务之前对其进行测试。这真的是一个操作独立航天器的人工智能特工吗？ “我不打算在 Autonomy-1 上安装可以接收地球信号的飞行无线电，”Gialich 说。 “我们现在必须全力以赴。当我们驾驶它时，团队可能会说服我。但现在，我告诉他们不要使用无线电。”