人工智能技术在太空安全中的应用

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第3章太空安全中的人工智能 3.太空威胁防护中的人工智能 1 太空资产在空间运行过程中面临着来自空间环境、 航天器自身故障和太空垃圾碰撞 等安全隐患。人工智能技术可以有效提升太空威胁 防护水平。 1.太阳耀斑智能检测 3.1 日冕物质抛射(CoronalMasEjection,CME)是巨大 的、携带磁力线的泡沫状气体从 太阳抛射出来的过程,表现为在几分钟至几小时内 从太阳向外抛射一团日冕物质(速度一 般从每秒几十千米到每秒一千多千米),使很大范围 的日冕受到扰动,从而剧烈地改变白 光日冕的宏观形态和磁场位形。CME是日冕大尺度 磁场平衡遭到破坏的结果。CME破 坏了太阳风的流动,产生的干扰会影响到地球,甚至 引发严重问题。CME会对低地球轨 道上的卫星造成额外的阻力,使无线电信号路径发 生改变,使GPS/GNSS提供的定位信 息出现错误,使电网和管道中产生有害感应电流。 能够在CME到达星球之前就及早发 现,对于保护这些系统至关重要。 由TDE计划资助的欧洲航天局创新三角计划正在研 究人工智能是否可以改进对 CME的早期检测。该项目与意大利都灵理工大学合 作,构建了一个可用于训练深度神经 网络的数据集,将直接在卫星上运行以执行早期CME 检测。其数据集基于大角度和光 谱日冕仪(LASCO)拍摄的图像,光谱日冕仪是 NASA/ESASOHO联合航天器上的11 个仪器之一。该项目用神经网络检测显示CME的图 像,准确率达到了80%~86%,评估 结果证明,人工智能技术可以及早发现CME 。同时, 该项目还证明了在空间中使用深度 卷积神经网络的可行性。但是,能否在卫星上使用 该技术,使设备能够实时查看和响应 CME,仍需接受评估。 1.航天器故障自动诊断 3.2 新的人工智能技术可以加速航天器和航天系统的物 理故障诊断,通过减少停机时间 来提高任务效率。RAISR是由伊凡·吉兹 (EvanaGizi)开发的软件,他在美国马里兰州 格林贝尔特的NASA戈达德太空飞行中心工作。借助 RAISR,人工智能可以实时诊断 航天器和一般航天系统中的故障。 吉兹表示,目前,超传统的if-then-else故障树可 以推断正在发生的事情,这种能力只 "本书是军内科研课题研究成果的提炼和充实，概述了人工智能技术发展现状，研究了太空安全主要涉及的内容以及太空安全的内涵、外延及我国太空安全目前的状态，展望了人工智能技术在太空安全领域应用的前景，详细论述了深度学习算法在卫星（空间碎片）轨道预报和知识图谱技术在空间信息应用领域中的应用。 本书可供太空安全学、计算机科学与技术、人工智能技术和遥感科学等领域的本科生、研究生和科研人员，以及从事太空安全领域工作者参考使用。"