太空一直被视为人类探索的最后疆界。如今，它也在成为人工智能的最后疆界。
去年十二月，NASA喷气推进实验室运用Anthropic公司的Claude模型，为Perseverance火星车规划了两条行驶路线。人类规划人员在路线上传前对其进行了检查与修正。
去年五月，NASA与IBM将一款压缩人工智能模型部署到国际空间站和一颗卫星上。该模型从轨道上识别出了洪水和云层——这是太空中的首次此类试验。
去年七月，国际空间站上的宇航员测试了一款大型语言模型，用于回答有关维护程序的问题。
这些实验反映出航天工程领域的一种转变。数十年来，地球上的工程师会精确规定航天器在太空中的每一个动作。如今，研究人员正在检验像生成式人工智能这样的非确定性系统，能否赋予航天器在解读环境和规划任务方面的灵活性。
NASA软件、机器人与仿真项目部门前负责人罗伯特·安布罗斯指出：工程师们一向回避非确定性的结果，因为系统的行为取决于它抵达当前情境所经历的路径。
然而，对于诸如潜入木星卫星欧罗巴的水汽羽流这类任务，决策必须瞬间做出——来自地球的信号抵达时已为时太晚。“没有真正的自主性，这完全不可能，”安布罗斯说。
Icarus Robotics公司正在研发一款自由飞行的机器人系统Joy。在加拿大完成失重环境测试后，该公司计划将其送往国际空间站，在各舱段之间运送货物。公司从遥操作起步，以收集数据用于训练自主作业能力。
问题在于微重力物理学：在地球上训练的模型一到太空就会立刻失效。来自真实环境的数据几乎为零，因此该公司正利用仿真和测试构建自己的数据集。
得克萨斯大学奥斯汀分校的乌富克·托普丘强调：目标并非保证万无一失。应当从有限的应用起步，研究系统的行为，再逐步扩大其使用范围。
太空领域的商业热潮正在加速创新：任务的开发和发射速度比以往任何时候都快。
