本文發表於 2025年01月20日
編譯自 spacenews.com
人工智慧驅動的技術正處於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執行，並向地球提供更多定製、智慧管理的資料。
地面網路還需要變得更加智慧，以應對衛星通訊市場前所未有的擴張，這是由更便宜的衛星頻寬和更小、更使用者友好的終端推動的。
在過去十年中，具有軟體定義有效載荷的靈活衛星的出現為將智慧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，”
軟體定義衛星可以在在軌執行期間中重新程式設計，現在在航天器訂單中所佔的份額越來越大，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，軟體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，有簡單的覆蓋範圍重新定義，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於通訊的無線電波的能力。
他補充說，空中客車Onesat、泰雷茲Inspire和MDA的Aurora平臺符合完全軟體定義衛星的最嚴格定義，儘管迄今為止訂購的衛星預計都不會在2026年之前發射。
Kratos公司高階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慧構成了障礙。Kratos公司正在為Thaicom的第一顆軟體定義衛星提供地面系統，該衛星基於Onesat平臺，將於2027年發射。
道特里奇說：“要實現人工智慧，你必須已經有一個系統和訓練資料才能實現它。因此，由於這些（完全由軟體定義的衛星）還沒有部署，你可以看看如何實現人工智慧……你可以用一些模擬資料來實現，但在系統啟動並執行之前，你真的無法在任何規模上部署它，並且可以獲得真實資料來確保訓練。”
然而，道特里奇預計，一旦發射了更多靈活的軟體定義衛星，人工智慧將在軌道上快速發展，特別是為了幫助管理可用容量的湧入。
“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慧。”
道特里奇補充說，軟體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，人工智慧有助於將衛星和地面通訊作為一個統一的網路進行管理。
今天的資料和技術使利用人工智慧控制軌道上的衛星成為可能，簡化了操作，降低了地面人員的複雜性。
加拿大軟體初創公司Mission Control最近宣佈計劃與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。
計劃不早於2025年發射的有效載荷將包括人工智慧驅動的軟體，主要用於分析衛星機載攝像頭的影像資料。
值得注意的是，任務控制中心還尋求與合作伙伴合作，分析航天器的遙測資料，使用人工智慧監測衛星的健康狀況，並確保其在整個使用壽命期間效能一致。
“對於太空探索任務，在飛行前訓練ML模型的資料有限，”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資料重新訓練模型並在飛行中更新模型是確保ML模型按預期執行的重要一步。”
這個問題不僅限於太空探索。航天器效能會隨著時間的推移而下降，由於機載效能或環境的變化，可能會出現異常或不可預見的情況。
來自非軟體定義的地球靜止衛星的靜態波束可以每天以峰值效能照亮一個區域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位元成本。
地面網路專家ST Engineering iDirect公司企業發展高階副總裁Cynthia Harty表示，軟體定義衛星最終透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於這種靈活性，並儘可能最佳化地利用這些軟體定義的衛星。”。
ST Engineering iDirect計劃於2025年9月釋出一個軟體定義的地面系統，該系統能夠利用人工智慧來協助網路管理任務。
然而，儘管將網路管理外包給人工智慧可以顯著提高效率，但由於對可靠性和信任的擔憂，運營商通常不願完全採用這些工具。
哈蒂說：“第一天，我們並不主張自動讓這兩個（地面和太空網路）系統不受干擾地執行。”
她設想了一種“自然進化，在操作員願意翻轉開關並使其真正自動化並讓兩個系統一起通訊之前，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正在研究幾種用於監控其地面網路的異常檢測演算法，這可以為預測分析提供資訊，以防止出現嚴重問題。
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本文轉載自“衛星通訊觀察”，原標題《改進太空人工智慧：地面到軌道的努力》。
為分享前沿資訊及有價值的觀點，太空與網路微信公眾號轉載此文，並經過編輯。
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