AR和VR如何帮助人类到达火星

当你离家很远的时候,让你的车抛锚是不方便的,有时会令人担忧,但通常不是不可克服的问题。当你离家超过1亿英里时,它就会崩溃,这可能是灾难性的。

为帮助太空旅行者从深空范围内可能发生的各种灾难中恢复过来——这些灾难可能会结束任务并有可能结束生命——洛克希德·马丁公司正在将机器学习和人工智能与增强和虚拟现实接口相结合,以便在距离载人太空探索任务可能需要40分钟以上才能得到任务控制部门的答复的距离上,为载人太空探索任务提供更多的自力更生能力。

被称为MAIA——基于模型的人工智能助理——洛克希德公司称之为“数字生态系统”,今天首次推出,作为洛克希德公司支持NASAs下一步计划的一部分,该计划与私营企业合作开发最终将带男女进入火星的技术。

该系统将实时更新的航天器或地面安装的完整数字表示与机器学习算法相结合,机器学习算法可以向前看,以了解在各种条件下可能发生的情况,以及包括增强现实和虚拟现实设备在内的接口,这些接口可以提供维修和维护说明,或者让机组人员不必实际访问航天器的各个部分。

洛克希德公司希望将该系统首先应用于NASAs Orion太空船,该太空船预定在2020年代开始将宇航员送入太空,作为NASAs计划在2030年代初将人类送入火星的一部分。洛克希德公司下一步与NASA合作的项目经理比尔·普拉特说,这个想法是为了给在太空深处工作的人员带来一种重要的自力更生能力,因为在太空中可能无法立即获得地球的援助。猎户座太空船[影像: NASA )一群天才「在低地球轨道上基本上没有通讯延迟,如果你有紧急情况,你可以按下按钮,在数小时内回家」,普拉特说。“在火星,往返的通讯延迟了40分钟。所以,如果火星上或附近突然出现一个问题,这是一个关键事件,我们可能会有很多聪明人在地面上,一个天才大军,但他们可能无法跳入水中。所以船员必须变得更加自给自足。“

典型的例子是1970年的阿波罗13号任务,它在发射两天半后经历了一次“危急事件”,当时一个氧气瓶爆炸,引发了一系列问题,危及整个任务,包括三名机组人员的生命。为了解决一个问题,NASA地面技术人员用太空服的胶带和空气软管设计了一个名为“邮箱”的固定装置。但他们之所以能够告诉船员如何实施,只是因为地球和月球之间的往返通信延迟不到三秒钟。在许多情况下,40分钟的延迟会使这种援助变得无用。

广告阿波罗13号登月舱[照片: NASA ]与MAIA一起,前往火星或居住在NASA设想的绕月轨道的月球轨道平台网关上的宇航员,将能够利用系统提供的“数字双胞胎”来设计解决这些问题的方案。这种数字doppelhanger将通过由日本NEC公司开发的被称为系统不变分析技术( SIAT )的分析引擎结合机器学习。洛克希德正在使用SIAT来处理来自卫星的传感器数据,以帮助系统预测可能出现的问题,并确定航天器将如何对变化做出反应——比如氧气罐爆炸,或者一名压力很大的宇航员通过重新调整用途的空气软管将立方体形状的氢氧化锂罐缠绕到圆柱形插座上。“

”MAIA将允许机组人员在AR面罩上滑动,并使用诸如热、气体混合物等传感器数据查看覆盖在物理空间顶部的实时数据,”前航天飞机飞行员托尼·安东内利说,他现在是洛克希德商业-民用航天业务高级项目组的负责人。安托内利说,虽然NASA尚未将MAIA纳入其官方计划,但洛克希德公司是猎户座飞船的主要承包商,类似的AR技术已经在国际太空站使用。“它们在今天的国际太空站上并没有被广泛使用,因为国际太空站是在不同的时间出现的,在这些工具真正可用之前。但是现在这些工具移动的如此之快,几乎就像你想象不到没有这些工具的太空世界。“

猎户座栖息地[图像:洛克希德·马丁]让玛雅变得更聪明”安托内利说,“有了网关,我们有机会从一开始就构建这些东西”。MAIA将开始学习a,而不是仅仅扫描和分析成品关于工艺,它早在设计阶段就要复制。

「甚至在我们第一次为太空船切割金属之前,就已经在建造数位助理。它不仅在你发射太空船的时候建造,而且在你第一次开始设计太空船的时候建造,”普拉特说。“正在建造它,就像正在研究网关一样。正在通过模拟、数字模型和虚拟表示来构建MAIA的第一部分。每次我们建立一个子系统的模拟,它就成为MAIA的一部分。随着我们不仅完成了航天器的设计,而且完成了航天器的制造、装配和测试,我们从这些活动中获得的所有知识只会让MAIA变得更加聪明。“

[图像:洛克希德·马丁公司]洛克希德公司已经在猎户座太空船的设计和建造中使用增强现实技术。在Orions前舱盖(保护飞船降落伞)上工作的工程师使用AR工作指令来简化组件的组装,节省时间(和金钱),并导致错误率降低。

将进入MAIA的大部分AR工作都是与Scope AR合作完成的( Scope AR创建了AR工作指令,就像前舱盖上使用的那样),并通过Microsoft HoloLens交付。机器学习系统,包括NEC提供的那些,也将有助于在“在轨问题”出现之前进行预测。安东内利说:「我们从来没有在没有完整的技术装备清单、电力短路、电脑单一事件干扰的情况下,执行穿梭任务。」“今后,你可以开始预测这类事情了。

广告那么机组人员会不会只是一起乘车?安东内利说:「没有人类,你就无法进行深空人类探索,所以会有人类问题解决者做理智检查。」“你会在那里,涵盖设计中没有预料到的东西。但这就是拥有数字双胞胎的好处:你可以把所有的数据、机器学习和人类一起工作,就在太空船里。“即使打电话回家需要40分钟才能得到答复。

马克华莱士曾为纽约时报杂志、连线、沙龙等撰写文章。他住在旧金山。