深空中的宇宙飛船

　　據Futurism網站北京時間1月15日報道，隨著人類探索宇宙的腳步越走越遠，無人宇宙飛船將面臨一個日趨嚴峻的問題：隨著與地球的距離越來越遠，傳遞信息和指令所需要的時間也將越來越長。這樣的時間滯后會給宇宙飛船躲避快速運動的威脅——例如太空垃圾，或者迅速抓住機遇收集意料之外的數據(例如飛過的隕石)增加困難，甚至變得不可能。

　　美國航空航天局將向位于俄亥俄州的阿克倫大學提供資金，資助解決這一問題的研究項目。研究團隊將利用在以太坊區塊鏈網絡上運行的深度學習人工智能技術，幫助宇宙飛船自己“思考”，應對這類問題。

　　該項目負責人、阿克倫大學助理教授金偉·柯奇士(Jin Wei Kocsis)在一份新聞稿中表示，“我希望開發的技術能識別環境威脅并躲避它們，并能自動完成諸多任務。工作得到美國航空航天局認可，我感到很榮幸，對能繼續研究相關技術我感到很激動。”

　　美國航空航天局將對該項目提供33.3萬美元資助，為期3年，這將使柯奇士團隊能繼續研究有能力處理“海量高維數據”——深空衛星可能收集——的分布式計算網絡。除研究以太坊區塊鏈等技術外，柯奇士團隊還將開發利用“深度學習技術和棋類邏輯方法”的人工智能方案。

　　這類技術對于未來數十年的太空探索是至關重要的。由于美國航空航天局正在規劃最早2069年實施探索半人馬座及更遠深空的任務，會思考并自主應對周圍環境的無人宇宙飛船，有助于確保人類在遠離地球的宇宙深空收集信息的能力。太空存在許多意想不到的挑戰，這項研究有助于宇宙飛船毫發無損地到達它們的目的地。(編譯/霜葉)

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