几个月前,美国宇航局NASA公布了下一代太空服,并宣布宇航员将在2024年重返月球时穿上它,这是该机构在月球表面建立人类永久定居基地计划的一部分。舱外移动装置(Extravehicular Mobility Unit,或称xEMU)是NASA近40年来首次对太空服进行的重大升级,其设计目的是为了让那些将大量时间花费在清理月球尘埃的宇航员提供方便。这将使他们能够以以前无法实现的方式弯曲和伸展,轻松穿脱太空服,快速更换部件以获得更好的贴合性,并且可以在几个月内不需要维修。
但最大的改进并没有在去年秋天的发布会上展示出来。相反,它们被隐藏在xEMU的便携式生命支持系统中,这个Astro背包将太空服从一块笨重的布料变成了一个个人航天器。它可以负责处理太空服的电力、通讯、氧气供应和温度调节,这样宇航员就可以专注于重要的任务,比如用尿液混凝土建造发射台。而宇航员生命维持系统的部分组件将首次由人工智能AI设计。
杰西·克拉夫特(Jesse Craft)是达拉斯一家大型工程公司Jacobs的高级设计工程师,该公司被NASA委托对xEMU生命维持系统进行改造。对于克拉夫特和其他数百名从事该项目的工程师来说,这需要在相互竞争的优先级之间进行谨慎的平衡。显然,生命维持系统的首要任务是必须确保其安全性,但它也必须足够轻,以符合月球着陆器的重量限制,并有足够的强度来承受火箭发射期间的强大的重力和振动。“这真的是一个非常巨大的工程挑战。”克拉夫特(Craft)对此表示。
在减少质量的情况下,将更多的东西挤进更小的空间,是航空航天工程师一直在处理的复杂优化问题。但美国宇航局(NASA)希望在2024年之前能够登陆月球,而满足这一雄心勃勃的时间计划表,意味着克拉夫特(Craft)和他的同事们不能花数周时间讨论每个部件的理想结构。取而代之的是,他们正在试验一种新的人工智能(AI)设计软件,该软件可以快速地提出新的部件设计。
“我们认为人工智能(AI)是一种十分实用的技术,它能比训练有素的人类做得更快、更好完成某些事情。”制造该软件的美国公司PTC的技术副总裁杰西·科克斯-布兰肯希普(Jesse Coors-Blankenship)继续说道:“有些软件技术是工程师已经熟悉的,比如结构模拟和优化。但有了人工智能(AI)之后,我们可以做得更快。” 这种工程方法被称为生成式设计。其基本思想是向软件输入关于组件最大尺寸、必须承受的重量或将暴露在的温度下的一系列要求,然后让算法来计算其余的部分。
PTC的软件结合了几种不同的人工智能(AI)方法,比如GAN(生成式对抗网络)和遗传算法。GAN(生成式对抗网络)是一种类似游戏的方法,其中两个机器学习算法在竞争中互相对峙,以设计出最优化的组件。这和生成不存在的人像照片的技术是一样的。相比之下,遗传算法类似于自然选择。它们产生多种设计,将它们组合起来,然后从新一代中挑选出最佳的设计,并以此重复。过去,美国宇航局(NASA)已经使用遗传算法来设计最优的,但也是最奇怪的天线。
“机器的迭代过程比我们自己人类所能做的多100或1000倍,它能在我们的受约束条件下提出一个最为理想优化的解决方案。”克拉夫特(Craft)说。考虑到航天服生命维持系统的最终设计仍在不断变化之中,这一点尤其有帮助。毕竟在一个产品的设计过程中,即使是对需求的一个很小改动,都有可能导致工程师们浪费数周的工作时间。
如今,工程师们开始使用人工智能(AI)所驱动的设计软件,来重新设计从汽车底盘到椅子到公寓楼的一切。这些算法倾向于想象一些看起来既熟悉但又十分陌生的组件:它们有的蜂窝状的、流动的或是有张力结构的,还有很多我们完全意想不到的结构。“我们正在使用AI来激发自己的设计灵感,”克拉夫特(Craft)说道:“我们对直角、平面和圆形尺寸有着不可逆转的惯性偏见——这些都是你对人类设计的期望。但AI挑战了我们固有的偏见,让你看到了以前没有看到的新解决方案。”
目前,人工智能(AI)负责制作的组件都相当普通。“我们仍处于早期的试验阶段,所以我们不会交付可能导致灾难性故障的东西。”NASA机组人员和热系统部门的机械设计师肖恩·米勒(Sean Miller)对现阶段的试验这么解释到。相反,算法正在为系统构建更好的支架和支撑结构,以保证宇航员的生存。这可能不是最吸引人的人工智能应用程序,但它确实有效。AI已经能够将某些部件的质量减少50%,当涉及到太空旅行时,每一克都是至关重要的。
“当NASA制定载人着陆系统的设定要求时,AI会为你能考虑到的每一个我们必须着陆的物体,并分配一定的质量。”米勒认为:“因此,任何哪怕是零点几磅我们可以节省的地方,都会让我们更接近我们所要求必须满足的任务运行的重量限制。”
50年前,当NASA首次将人类送上月球时,AI对于计算机科学家来说还是一个遥远的梦想。虽然现在我们可能还没有人类月球基地,但有了AI的加持下,这似乎只是一个时间问题。
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