幾個(gè)月前，美國(guó)宇航局NASA公布了下一代太空服，并宣布宇航員將在2024年重返月球時(shí)穿上它，這是該機(jī)構(gòu)在月球表面建立人類永久定居基地計(jì)劃的一部分。艙外移動(dòng)裝置（Extravehicular Mobility Unit，或稱xEMU）是NASA近40年來(lái)首次對(duì)太空服進(jìn)行的重大升級(jí)，其設(shè)計(jì)目的是為了讓那些將大量時(shí)間花費(fèi)在清理月球塵埃的宇航員提供方便。這將使他們能夠以以前無(wú)法實(shí)現(xiàn)的方式彎曲和伸展，輕松穿脫太空服，快速更換部件以獲得更好的貼合性，并且可以在幾個(gè)月內(nèi)不需要維修。

但最大的改進(jìn)并沒(méi)有在去年秋天的發(fā)布會(huì)上展示出來(lái)。相反，它們被隱藏在xEMU的便攜式生命支持系統(tǒng)中，這個(gè)Astro背包將太空服從一塊笨重的布料變成了一個(gè)個(gè)人航天器。它可以負(fù)責(zé)處理太空服的電力、通訊、氧氣供應(yīng)和溫度調(diào)節(jié)，這樣宇航員就可以專注于重要的任務(wù)，比如用尿液混凝土建造發(fā)射臺(tái)。而宇航員生命維持系統(tǒng)的部分組件將首次由人工智能AI設(shè)計(jì)。

杰西·克拉夫特（Jesse Craft）是達(dá)拉斯一家大型工程公司Jacobs的高級(jí)設(shè)計(jì)工程師，該公司被NASA委托對(duì)xEMU生命維持系統(tǒng)進(jìn)行改造。對(duì)于克拉夫特和其他數(shù)百名從事該項(xiàng)目的工程師來(lái)說(shuō)，這需要在相互競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)先級(jí)之間進(jìn)行謹(jǐn)慎的平衡。顯然，生命維持系統(tǒng)的首要任務(wù)是必須確保其安全性，但它也必須足夠輕，以符合月球著陸器的重量限制，并有足夠的強(qiáng)度來(lái)承受火箭發(fā)射期間的強(qiáng)大的重力和振動(dòng)。“這真的是一個(gè)非常巨大的工程挑戰(zhàn)。”克拉夫特（Craft）對(duì)此表示。

在減少質(zhì)量的情況下，將更多的東西擠進(jìn)更小的空間，是航空航天工程師一直在處理的復(fù)雜優(yōu)化問(wèn)題。但美國(guó)宇航局（NASA）希望在2024年之前能夠登陸月球，而滿足這一雄心勃勃的時(shí)間計(jì)劃表，意味著克拉夫特（Craft）和他的同事們不能花數(shù)周時(shí)間討論每個(gè)部件的理想結(jié)構(gòu)。取而代之的是，他們正在試驗(yàn)一種新的人工智能（AI）設(shè)計(jì)軟件，該軟件可以快速地提出新的部件設(shè)計(jì)。

“我們認(rèn)為人工智能（AI）是一種十分實(shí)用的技術(shù)，它能比訓(xùn)練有素的人類做得更快、更好完成某些事情。”制造該軟件的美國(guó)公司PTC的技術(shù)副總裁杰西·科克斯-布蘭肯希普（Jesse Coors-Blankenship）繼續(xù)說(shuō)道：“有些軟件技術(shù)是工程師已經(jīng)熟悉的，比如結(jié)構(gòu)模擬和優(yōu)化。但有了人工智能（AI）之后，我們可以做得更快。” 這種工程方法被稱為生成式設(shè)計(jì)。其基本思想是向軟件輸入關(guān)于組件最大尺寸、必須承受的重量或?qū)⒈┞对诘臏囟认碌囊幌盗幸螅缓笞?a href="http://www.nxhydt.com/v/tag/2562/" target="_blank">算法來(lái)計(jì)算其余的部分。

PTC的軟件結(jié)合了幾種不同的人工智能（AI）方法，比如GAN（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）和遺傳算法。GAN（生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）是一種類似游戲的方法，其中兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在競(jìng)爭(zhēng)中互相對(duì)峙，以設(shè)計(jì)出最優(yōu)化的組件。這和生成不存在的人像照片的技術(shù)是一樣的。相比之下，遺傳算法類似于自然選擇。它們產(chǎn)生多種設(shè)計(jì)，將它們組合起來(lái)，然后從新一代中挑選出最佳的設(shè)計(jì)，并以此重復(fù)。過(guò)去，美國(guó)宇航局（NASA）已經(jīng)使用遺傳算法來(lái)設(shè)計(jì)最優(yōu)的，但也是最奇怪的天線。

“機(jī)器的迭代過(guò)程比我們自己人類所能做的多100或1000倍，它能在我們的受約束條件下提出一個(gè)最為理想優(yōu)化的解決方案。”克拉夫特（Craft）說(shuō)。考慮到航天服生命維持系統(tǒng)的最終設(shè)計(jì)仍在不斷變化之中，這一點(diǎn)尤其有幫助。畢竟在一個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)過(guò)程中，即使是對(duì)需求的一個(gè)很小改動(dòng)，都有可能導(dǎo)致工程師們浪費(fèi)數(shù)周的工作時(shí)間。

如今，工程師們開(kāi)始使用人工智能（AI）所驅(qū)動(dòng)的設(shè)計(jì)軟件，來(lái)重新設(shè)計(jì)從汽車底盤到椅子到公寓樓的一切。這些算法傾向于想象一些看起來(lái)既熟悉但又十分陌生的組件：它們有的蜂窩狀的、流動(dòng)的或是有張力結(jié)構(gòu)的，還有很多我們完全意想不到的結(jié)構(gòu)。“我們正在使用AI來(lái)激發(fā)自己的設(shè)計(jì)靈感，”克拉夫特（Craft）說(shuō)道：“我們對(duì)直角、平面和圓形尺寸有著不可逆轉(zhuǎn)的慣性偏見(jiàn)——這些都是你對(duì)人類設(shè)計(jì)的期望。但AI挑戰(zhàn)了我們固有的偏見(jiàn)，讓你看到了以前沒(méi)有看到的新解決方案。”

目前，人工智能（AI）負(fù)責(zé)制作的組件都相當(dāng)普通。“我們?nèi)蕴幱谠缙诘脑囼?yàn)階段，所以我們不會(huì)交付可能導(dǎo)致災(zāi)難性故障的東西。”NASA機(jī)組人員和熱系統(tǒng)部門的機(jī)械設(shè)計(jì)師肖恩·米勒（Sean Miller）對(duì)現(xiàn)階段的試驗(yàn)這么解釋到。相反，算法正在為系統(tǒng)構(gòu)建更好的支架和支撐結(jié)構(gòu)，以保證宇航員的生存。這可能不是最吸引人的人工智能應(yīng)用程序，但它確實(shí)有效。AI已經(jīng)能夠?qū)⒛承┎考馁|(zhì)量減少50%，當(dāng)涉及到太空旅行時(shí)，每一克都是至關(guān)重要的。

“當(dāng)NASA制定載人著陸系統(tǒng)的設(shè)定要求時(shí)，AI會(huì)為你能考慮到的每一個(gè)我們必須著陸的物體，并分配一定的質(zhì)量。”米勒認(rèn)為：“因此，任何哪怕是零點(diǎn)幾磅我們可以節(jié)省的地方，都會(huì)讓我們更接近我們所要求必須滿足的任務(wù)運(yùn)行的重量限制。”

50年前，當(dāng)NASA首次將人類送上月球時(shí)，AI對(duì)于計(jì)算機(jī)科學(xué)家來(lái)說(shuō)還是一個(gè)遙遠(yuǎn)的夢(mèng)想。雖然現(xiàn)在我們可能還沒(méi)有人類月球基地，但有了AI的加持下，這似乎只是一個(gè)時(shí)間問(wèn)題。