本文發表于 2025年01月20日
編譯自 spacenews.com
改進太空人工智能:地面到軌道的努力
人工智能驅動的技術正處于解鎖軌道上真正自主性的風口浪尖,有可能使航天器能夠獨立運行,并向地球提供更多定制、智能管理的數據。
地面網絡還需要變得更加智能,以應對衛星通信市場前所未有的擴張,這是由更便宜的衛星帶寬和更小、更用戶友好的終端推動的。
軟件定義的革命
在過去十年中,具有軟件定義有效載荷的靈活衛星的出現為將智能送入軌道奠定了基礎。衛星的能力不再需要在發射時鎖定——具有固定的波束模式和針對特定區域的功率水平。
Quilty Analytics分析師Caleb Henry表示:“波束模式是在發射前設計的,通常呈一個或多個大陸的形狀,每個波束都有設定的功率水平。”
“如果新客戶出現在該覆蓋之外,那就太糟糕了。或者如果新客戶在該覆蓋之內出現,但波束已經飽和,那也太糟糕了,”
軟件定義衛星可以在在軌運行期間中重新編程,現在在航天器訂單中所占的份額越來越大,主要來自地球靜止軌道運營商,他們尋求靈活性,以適應OneWeb和Starlink等低地球軌道(LEO)星座重塑市場。
然而,軟件定義衛星的靈活性差異很大。
Novaspace(前身為Euroconsult)董事總經理Nathan de Ruiter表示,在基本層面上,有簡單的覆蓋范圍重新定義,例如在不改變覆蓋形狀或容量的情況下調整轉向波束。
另一方面,完全在軌可重構性包括調整波束功率和修改用于通信的無線電波的能力。
他補充說,空中客車Onesat、泰雷茲Inspire和MDA的Aurora平臺符合完全軟件定義衛星的最嚴格定義,盡管迄今為止訂購的衛星預計都不會在2026年之前發射。
Kratos公司高級技術副總裁斯圖爾特·道特里奇指出,這一時間表對全面整合先進的人工智能構成了障礙。Kratos公司正在為Thaicom的第一顆軟件定義衛星提供地面系統,該衛星基于Onesat平臺,將于2027年發射。
道特里奇說:“要實現人工智能,你必須已經有一個系統和訓練數據才能實現它。因此,由于這些(完全由軟件定義的衛星)還沒有部署,你可以看看如何實現人工智能……你可以用一些模擬數據來實現,但在系統啟動并運行之前,你真的無法在任何規模上部署它,并且可以獲得真實數據來確保訓練。”
然而,道特里奇預計,一旦發射了更多靈活的軟件定義衛星,人工智能將在軌道上快速發展,特別是為了幫助管理可用容量的涌入。
“如果我必須管理大量的容量,我需要更多的自動化,”他說,“一旦你開始談論自動化,你就開始談論人工智能。”
道特里奇補充說,軟件定義的衛星還需要一個更協調的地面系統來匹配它們的靈活性,人工智能有助于將衛星和地面通信作為一個統一的網絡進行管理。
把手從方向盤上拿開
今天的數據和技術使利用人工智能控制軌道上的衛星成為可能,簡化了操作,降低了地面人員的復雜性。
加拿大軟件初創公司Mission Control最近宣布計劃與Spire合作測試航天器的長期自主性,Spire正在為至少一年的任務提供一顆小型衛星,以評估機器學習(ML)能力。
計劃不早于2025年發射的有效載荷將包括人工智能驅動的軟件,主要用于分析衛星機載攝像頭的圖像數據。
值得注意的是,任務控制中心還尋求與合作伙伴合作,分析航天器的遙測數據,使用人工智能監測衛星的健康狀況,并確保其在整個使用壽命期間性能一致。
“對于太空探索任務,在飛行前訓練ML模型的數據有限,”任務控制中心首席技術官Michele Faragalli說。
“這意味著飛行條件可能與此類任務的訓練條件完全不同,因此使用現場收集的數據重新訓練模型并在飛行中更新模型是確保ML模型按預期運行的重要一步。”
這個問題不僅限于太空探索。航天器性能會隨著時間的推移而下降,由于機載性能或環境的變化,可能會出現異常或不可預見的情況。
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來自非軟件定義的地球靜止衛星的靜態波束可以每天以峰值性能照亮一個區域16小時,但在夜間容量未得到充分利用,影響了運營商的每兆比特成本。
地面網絡專家ST Engineering iDirect公司企業發展高級副總裁Cynthia Harty表示,軟件定義衛星最終通過提高效率幫助運營商降低總體服務交付成本。
哈蒂說:“實現這一目標的能力完全基于這種靈活性,并盡可能優化地利用這些軟件定義的衛星。”。
ST Engineering iDirect計劃于2025年9月發布一個軟件定義的地面系統,該系統能夠利用人工智能來協助網絡管理任務。
然而,盡管將網絡管理外包給人工智能可以顯著提高效率,但由于對可靠性和信任的擔憂,運營商通常不愿完全采用這些工具。
哈蒂說:“第一天,我們并不主張自動讓這兩個(地面和太空網絡)系統不受干擾地運行。”
她設想了一種“自然進化,在操作員愿意翻轉開關并使其真正自動化并讓兩個系統一起通信之前,有幾個用例經過測試、再次測試和再次測試。”
與此同時,她說ST Engineering iDirect正在研究幾種用于監控其地面網絡的異常檢測算法,這可以為預測分析提供信息,以防止出現嚴重問題。
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本文轉載自“衛星通信觀察”,原標題《改進太空人工智能:地面到軌道的努力》。
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