NASA 微软合作的 AI 检测系统，和平号在太空只需几分钟

在许多与人造卫星有关的恐怖电影中都，如果航天员遇到可怕，那么有不小的概率时会是外套毁损。比如《星舰跨越》那时候，Cooper 的盔甲就被 Mann 芝加哥大学砸出了破裂。

▲《星舰跨越》短片截图，相片来自：bilibili

玩RPG时，经常时会碰见给饰品设置状态值的机制，我们可以恰当地看到这些武器装备的可用值，像是氧气瓶那时候的含量，武器的剩余杀伤力等等。然而，在神秘又可怕的人造卫星中都，穿戴厚重外套展开出舱大型活动的航天员，并只能像在RPG中都那样，准确及时地依靠外套的情形。

在舱外执行培训任务时，外套很容易显现出难以发现的生锈和断裂，对航天员来说，这是不小的人身缺陷。若只能及时发现，便有可能酿成大祸。

▲相片来自：Microsoft

2007 年，美国「库克」航天员 Rick·Mastracchio 在舱外人造卫星行走中都，通过外套盔甲摄像头的扫描监测，发现两只袜子均有毁损。为保险费起见，斜坡控制人员命令他紧急前往空间站内。

由此可见，对外套和航天员的人身安全都要及时展开监测以规避几率，相比之下是外套中都容易显现出问题的袜子部分。NASA（北极星）就有一套袜子人身安全监测机制，但因为要先拍照，再通过斜坡和人造卫星彼此间以来得网数据，因此每一次的监测都要花费推移整整。

▲相片来自：SpaceRef

迄今为止航天员在人造卫星的大型活动区域内主要在空间站与低火星轨道周围，但人类文明的野心如出一辙如此，未来我们要去土卫六、火星乃至更远的深空。

火星与火星彼此间的沟通有着左右四十分钟的整整差，NASA 这套早已沿用二十年的袜子监测步骤，通信以来得网上夺取来得多，显然不足以支架向人造卫星深处的揭示。

▲相片来自：Microsoft

因此，微软公司团队与 NASA 科学家和惠普企业（HPE）的工程师所发展了一个子系统，可利用 AI (人工智能 ) 对外套袜子展开关键因素监测。

开发人员将基本上帮助建造亚来得地区空间站的每个 EVA（舱外培训任务）中都拍下的原始缩放，作为初始培训数据集，大左右在 2000 到 3500 张。此外，还利用人造卫星行走和斜坡培训期间显现出生锈的袜子，通过拍下并监测毁损的袜子来标记特定类型的生锈，用以重整数据集。

▲相片来自：Microsoft

经过数据集培训后的 AI 和 ML 自动化袜子监测流程，在人造卫星行走后航天员脱下外套时，时会为航天员的袜子拍照，这些相片时会立即发送给给亚来得地区空间站上的 HPE Spaceborne Computer-2（星载算出机-2）。

Spaceborne Computer-2，是微软公司、HPE 与 NASA 所发展的人工智能平台，每秒钟可以执行超过 2 万亿次算出。亚来得地区空间站那时候有了它，航天员就能在距离火星 227 英那时候（左右 365 公那时候）的人造卫星那时候，将处理数据的速度大幅提高到只有几分钟。

▲相片来自：Microsoft

算出机收到照片之后，子系统便时会在其中都快速寻找毁损迹象。如果监测到任何毁损，则时会立即向火星发送给一条假消息，突出显示供 NASA 工程师进一步审核的区域。

毫无疑问，这种属于自己袜子监测步骤对航天员的人造卫星大型活动大有益处。不过，这项技术迄今为止还位处研发前期，它时会对袜子展开归纳，但不时会显然相应的人身安全执行者。因此，每一次还须要此后展开测试来的测试它的可靠性。

▲相片来自：Microsoft

虽然现前期还须要此后沿用老步骤展开监测，但技术的发展值得一提的是着属于自己决心，不仅是袜子，以后确实能把它拓展到其他部件的监测中都。让人类文明迈向人造卫星的跟着，走得更快更远。

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