人工智能正在太空探寻中积存动力，在接下来的几年中，当我们航行到彗星，卫星和行星，并探寻收集小行星时，人工智能将分担更为最重要的功能角色。“人工智能早已使科学研究和探寻更为高效。”欧洲航空安全局高级概念和研究办公室负责人LeopoldSummerer在拒绝接受SingularityHub专访时说。
人工智能和太空探寻的历史比许多人想象的要早于。它早已在研究地球，太阳系乃至宇宙方面充分发挥了最重要起到。随着计算机系统和软件的发展，人工智能的潜在用例也在大大发展。地球观测器1（EO-1）卫星是一个很好的例子。
自本世纪初发售，其配备的AI系统有助优化分析和应付大自然事件，如洪水和火山爆发。在某些情况下，AI需要在地勤人员甚至意识到事件再次发生之前，命令EO-1开始捕猎图像。其他卫星和天文学的例子比比皆是。
天空图像编目和分析工具（SKICAT）帮助对第二次帕洛玛天空调查中找到的物体展开分类，对数千个物体展开分类，这些物体的分辨率高于人类所能捕捉的物体。类似于的人工智能系统协助天文学家确认了56种新的有可能引力透镜，这些引力透镜在暗物质研究中起着至关重要的起到。
AI还需要搜寻大量数据并寻找相关性，这对于充分利用能用数据将显得更加最重要。ESA的ENVISAT每年产生约400TB的新数据-但是它将与SquareKilometerArray比起相形见绌，它将产生与当前在互联网上完全相同数量的数据。
AI也被用作轨迹和有效载荷优化，这两项都是美国航空航天局下一次火星观测任务的最重要步骤，2020火星车它将于2021年初落在火星上。一种取名为AEGIS的AI早已应用于美国宇航局火星探测器“流浪者”上。该系统可以处置照相机的自律定位并自由选择要调查的内容。
然而，下一代AI将需要掌控车辆，自律帮助自学自由选择，并动态决定和继续执行科学任务。来自丹麦DTUSpace的JohnLeifJ?rgensen设计了约100颗卫星的设备和系统，并且还在大大减少。他是Mars2020Rover自律科学仪器PIXL背后团队的一员，该仪器了普遍用于AI，其目的是调查火星上否不存在像叠层石这样的生命形态。
AI还协助PIXL在整个夜晚自律运营并随着环境的变化大大调整-白天和夜晚之间的温度变化有可能多达100摄氏度，这意味著漫游车，摄像机，机器人手臂和岩石下面的地面正在研究所有大大变化的距离。“人工智能是所有这项工作的核心，有助提升生产力，”Jorgensen说。
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