Dec, 2022

空间应用人工智能的热门趋势

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TL;DR本文关注了在航空航天应用中人工智能技术的发展和应用趋势，提出不同 iable intelligence 和 on-board machine learning 是非常重要和有趣的研究方向，重点介绍了来自欧洲空间局的几个项目，旨在超越将已有人工智能技术用于航天领域的传统方法。
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发现论文，激发创造
  • 人工智能技术的最新趋势：范围审核

    该研究在人工智能和机器学习领域的三个期刊中进行了综述，指出数据处理是技术发展中最重要的部分。一些常用的数据集往往需要手动标记，因此半监督或无监督的方法被越来越多地研究。在实际应用中，考虑到安全和可解释的预测是必要的。

    May, 2023

  • 人工智能、自然语言处理与航天中的理解：一种方法论框架和四个欧洲航天局的案例研究

    这篇论文介绍了欧洲空间局使用人工智能和自然语言处理自动从空间文件中提取信息的方法，并通过多个实例研究来展示这种方法的价值，包括任务设计、质量保证、长期数据保存和开放空间创新平台。

    Oct, 2022

  • 人工智能可持续性研究综述：学习算法的新兴趋势和研究挑战

    本文着眼于 AI 的可持续性发展问题，分析了解决该问题的机器学习方法和算法，并提出对可持续 AI 技术研究的挑战和发展方向的建议。

    May, 2022

  • 科学任务中的空间人工智能：最小化神经网络模型上传的策略

    通过在太空航天器上安装 AI 处理单元以及降低神经网络模型大小和参数精度，可在有限的传输带宽和高昂的上传成本下，利用人工智能在太空探索中实现数据分类与地球磁层中区域识别的功能。

    Jun, 2024

  • 智能空间导航的 AI 实现

    人工智能作为探索工具，创造和研究能够揭示与人类和动物智能形式不同的候选智能构件的系统，以探索智能的可能空间。通过研究人类和大型语言模型在组合新概念和虚构概念能力方面的最近工作，证明后者在解决此任务时可能与人类假设的方式完全不同，但对智能研究同样具有重要意义。

    Jan, 2024

  • 面向下一代超级卫星网络的人工智能技术

    本文介绍了应用 AI 技术进行集成陆地卫星网络，特别是超大型卫星网络通信。文章详细介绍了超大型卫星网络的独特功能和与其集成到当前通信基础设施中同时出现的挑战。此外，文章提供了有关通信链的各个层面的最先进的 AI 技术的见解。

    Jun, 2022

  • 构建可靠的深度学习系统

    介绍了人工智能技术的广泛应用和存在的问题，并提出了对 “AI 工程” 学科的需求，探讨了相关概念和需要解决的关键挑战。

    Oct, 2019

  • 人工智能：推动人类探索月球和火星

    该研究报告介绍了 NASA 在过去十年中使用 AI 技术开发和演示自主系统和运营项目，重点讨论了三种不同的方式，使得机载操作具备了自主性能力，并对未来的开发进行了评估。

    Oct, 2019

  • 人工智能的挑战 —— 从机器学习和计算机视觉到情感智能

    本书旨在提供人工智能发展的历史、潜力和局限性的现实图景，并介绍 AI 的各种应用领域及方法，其中重点覆盖了深度学习等当前人工智能的主流方法及技术，以及 AI 在人类情感智能等领域的应用，最后总结了当前 AI 的现状与未来发展趋势。

    Jan, 2022

  • 自主卫星通信：基于人工智能的框架解决系统级挑战

    本研究旨在通过确定增加卫星自主性所需的系统级需求，并引入三个基于人工智能的组件，共同解决它们，从而缩小问题所在的差距。这些组件包括需求估计器，离线计划器和实时引擎，它们的交互作用及如何将现有模型纳入框架和未来工作方向也在研究中讨论。

    Dec, 2021