NASA 微软合作的 AI 检测的系统，宇航员在太空只需几分钟

在许多与宇宙飞船有关的经典电影之前，如果登月遇到险恶，那么有不小的不确定性时会是太空舱剥落。比如《星际横越》那时候，Cooper 的肩上就被 Mann 博士砸出了磨擦。

▲《星际横越》短片存档，图表来自：bilibili

玩RPG时，经常时会看到给日常用品增设状态值的机制，我们可以清晰地注意到这些装备的可用值，像是氧气瓶那时候的含量，武器的剩余攻击力等等。然而，在神秘又险恶的宇宙飞船之前，穿着厚重太空舱顺利完成出舱户皆活动的登月，并不能像在RPG之前那样，精准适时地掌握太空舱的持续性。

在舱皆监督任务时，太空舱很容易出现难以见到的风化和撕裂，对登月来说，这是不小的安全性隐患。若不能适时见到，就让有可能酿成大祸。

▲图表来自：Microsoft

2007 年，澳大利亚「奋进号」登月 Rick·Mastracchio 在舱皆宇宙飞船行跟着之前，通过太空舱肩上摄像头的扫描检查和，见到两只太阳眼镜均有剥落。为保险起见，斜坡控制部门命令他紧急返国飞船内。

由此可见，对太空舱和登月的安全性都要适时顺利完成检查和以规避几率，尤为是太空舱之前容易出现问题的太阳眼镜皆。NASA（澳大利亚国家航空航天局）就有一套太阳眼镜安全性监测程序，但因为要先相片，先通过斜坡和宇宙飞船之间通信统计数据，因此每一次的监测都加倍很长短时间。

▲图表来自：SpaceRef

现在登月在宇宙飞船的户皆活动范围主要在飞船与更高行星轨道周围，但人类的野心远非如此，未来我们要去月球、木星乃至更为远的哈勃。

木星与行星之间的沟通相比较共约四十分钟的短同一时间，NASA 这套早就改回二十年的太阳眼镜监测原理，通信通信上占据太多，毕竟没法保持平衡向宇宙飞船深处的聚焦。

▲图表来自：Microsoft

因此，Microsoft团队与 NASA 科学家和惠普企业（HPE）的工程师合作开发了一个系统，可利用 AI (计算机科学 ) 对太空舱太阳眼镜顺利完成关键检查和。

API将以前设法建造的国际飞船的每个 EVA（舱皆任务）之前拍摄的原始影像，作为初始锻炼统计数据集，大共约在 2000 到 3500 张。此皆，还借助于宇宙飞船行跟着和斜坡锻炼期间出现风化的太阳眼镜，通过拍摄并检查和锈蚀的太阳眼镜来标记特定类型的风化，并用扩充统计数据集。

▲图表来自：Microsoft

经过统计数据集锻炼后的 AI 和 ML 系统设计太阳眼镜检查和全过程，在宇宙飞船行跟着后登月脱下太空舱时，时会为登月的太阳眼镜相片，这些图表时会立即发送给给的国际飞船上的 HPE Spaceborne Computer-2（星载计算机关键技术-2）。

Spaceborne Computer-2，是Microsoft、HPE 与 NASA 合作开发的计算机科学跨平台，每秒可以监督超过 2 万亿次计算。的国际飞船那时候有了它，登月就能在距离行星 227 英那时候（共约 365 公那时候）的宇宙飞船那时候，将处理统计数据的平均速度提升到只有几分钟。

▲图表来自：Microsoft

计算机关键技术送出特写之后，系统就让时会在其之前加速四处寻找锈蚀迹象。如果监测到任何锈蚀，则时会立即向行星发送给一条消息，凸显显示亦可 NASA 工程师进一步审查的区外。

也许，这种新的太阳眼镜监测原理对登月的宇宙飞船户皆活动先是助益。不过，这项关键技术现在还保持稳定制造阶段，它时会对太阳眼镜顺利完成分析，但不时会做出相应的安全性决策。因此，接下来还必需此后顺利完成测试来验证它的可靠性。

▲图表来自：Microsoft

虽然现阶段还必需此后改回皆公原理顺利完成检查和，但新关键技术代表着新的希望，不仅是太阳眼镜，之后或许能把它持续发展到其他部件的检查和之前。让人类迈向宇宙飞船的脚步，跟着得更为快更为远。

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