天文技术：机器视觉

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翻译：陈艳玲

校译：田程偲 汪荣鑫 陆寅枫

编排：胡暖暖

原文链接:

https://www.nasa.gov/feature/goddard/2018/nasa-researchers-teach-machines-to-see

当在你光顾一家不常去的零售店或花钱超过平均数额时，你是否有收到信用卡公司的致电，询问你是否是本人操作？让人类来分辨异常交易记录是比较困难的，然而机器则可以轻易通过内置的固定算法从你的交易记录中筛选出潜在的非法交易并加以提醒。

NASA戈达德航天飞行中心的科学家们认为，这种称为机器学习或神经网络的技术，也同样可以应用于航天领域。

作为人工智能的关键技术，机器学习和神经网络目前均为科技领域的先驱者。机器学习的核心并不在于将每一件任务都用代码编好录入计算机，而是要让他们拥有像人类一样从数据中学习，找到规律和趋势的能力，但同时又能做到比人类更加迅速、精准并且没有偏差。

组图1：下图是俄勒冈州晴天时的卫星图像，上图是俄勒冈州起火时的卫星图像。科学家用这两张图像教会算法鉴别火灾。

Credits: Joshua Stevens, NASA Earth Observatory

广泛的应用领域

机器学习可以用于帮助NASA处理在过去收集的数据，并在这些数据中挖掘出以前从未发现的数据模式和数据之间的相关性，看是否能够从已有的数据中挖掘出新的科学发现；机器学习也可以用于监管航天器的工作状态，在发生重大故障时及时修正错误从而减少航天器撞毁。

机器学习还可以协助工程师从过去的工程项目中汲取经验，并将这些经验知识用于新的工程建造。另外，机器学习还可以应用于实时天气预报、火灾洪水灾难定位报警、帮助着陆器选择着陆地点等各个方面。

成功的案例

MacKinnon是活跃在机器学习研究领域的顶尖科学家，他在几年前加入美国宇航局哥达德航天飞行中心（NASA’s Goddard Space Flight Center）。他利用从Terra卫星的中分辨率成像光谱仪设备得到的数据（如组图1所示）来训练模型，用此神经网络算法来识别火灾的正确率高达99%。随后，他继续深入研究，希望利用可见红外成像辐射计套件（VIIRS）提供的数据来进一步优化模型。

他的终极理想是发射若干颗微小卫星，使这些卫星组成一个信号可以覆盖整个地球的星座，并在每一颗微小卫星（CubeSat）上都装载机器学习算法的计算机和传感器。通过大数据分析，卫星可以立即识别出火灾和洪水以方便抢险人员及时赶到现场，并运用实时动态的灾情信息大大提高救援效率。

同时，他也正在研制能探测单粒子事件（会引起数据异常）的机器学习算法，并正在编译机器学习电脑模型的图书馆、数据集生成工具和可视化辅助工具以便于更多需要机器学习技术的项目使用。

过滤噪声

哥达德航太飞行中心的科学家Matt McGill正在利用激光雷达技术来测量雾霾、灰尘、烟雾、空气污染物中的气体和粒子，他将搜集到的测量结果为云雾检测系统

（Cloud-Aerosol Transport System）的机器学习算法提供数据。这个系统于去年年底退役，它曾在国际空间站工作33个月，并成功测量了地球上的云雾垂直结构（一般由火山爆发或人为燃烧而产生）。

激光雷达的测量中，噪声是非常常见的。尽管人类可以处理噪声，但是处理过程通常要持续好几天，并且达不到实时测量的要求。然而机器学习算法在短短几小时时间内就可以迅速完成任务。因此当前最重要的任务是尽可能减小云雾检测系统的体积，使其能够被装载在微小卫星里。但是，收集信号的口径会随着设备体积的减小而减小，这会导致噪声会随之变大。因此，这将对机器学习算法过滤噪声的能力提出更高的要求。

切断星地通讯链路

在11月OSIRIS-REx预定将经过数次变轨靠近Bennu小行星拍摄多个角度的近景高分辨率图像传回地球分析，以寻找最佳的着陆采样点。这意味着科学家需要处理上千张高分辨率图像。

科学家们资助了一个机器学习研制小组，想要尽可能加快处理数据的进度。当前，这个研制小组正在研究一种能使星载传感器自己处理图像并能够决定小行星的形状和特征的算法。这种算法能力不仅有利于未来小行星的相关任务，还可以进一步拓展到其他例如火星、土星和金星等深空项目中。

在8月17号OSIRIS-REx在距离Bennu约6个地月距离的地方拍摄了一张照片。Bennu是图中绿圈中的小光点。Credits: NASA/ University of Arizona

责任编辑：解仁江

牧夫新媒体编辑部

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