一说起太空AI，你脑海中浮现的是《星球大战》中的AI机器人C-3PO和R2-D2。实际上，早在现代计算机问世之前，科幻小说就已经大胆提出了在太空中使用AI的想法。目前，我们的太空AI技术还未成熟，但人类确实需要太空AI的帮助，因为太空中充满挑战，许多太空任务对精确度要求极高，仅凭人类难以实现。
目前在太空中使用最多的AI系统当属一些卫星，它们通常负责太空摄像，每秒产生约16张图像，但这些图像的质量较差，无法用常规代码进行处理。此外，一颗卫星每天大概需要处理150TB数据！如果这些数据未能在当天处理完而留到了第二天，它们将毫无作用。同样重要的是，如果没有迅速处理这些数据，那么将必须等到卫星一直绕轨道旋转至相同位置才能有机会再次获取所需数据或照片。
更糟糕的是，由于延时，原本监控的东西往往已经移动或更改，例如有一个小行星正向地球冲来！不幸的是，由于未能及时处理该信息，一切都将为时已晚。当然，我们也能看到，人类科学家已经开始尝试使用AI技术和AI机器人，来帮助人类探索太空、征服太空。
由AI驱动的太空协作机器人Cobots是为了与人类直接接触和互动而创造的机器人，例如机器狗或吸尘机器人。太空中的协作机器人数量惊人。
CIMON1＆2(Crew Interactive MObile companioN)是由IBM，AIRBUS和DLR（德国航空航天中心）制造。最初的CIMON于2016年首次提出，并于2018年进入国际空间站（ISS)，工作时长14个月。CIMON2于2019年12月5日到达国际空间站，并计划在那里停留3年。
实验证明，CIMON能够减轻工作人员的压力，提高了国际空间站的安全性，并帮助人类更有效地执行任务。
CIMON AI助手呈球形，直径32cm，重5kg，电池寿命为3小时。CIMON还可以说话，飞行，帮助执行一些任务，播放音乐，查看情况，收听并向工作人员发出警报。CIMON还将IBM cloud用于数据安全保护。而且，CIMON与AR兼容，完全使用3D打印构建，具有面部识别功能，可以识别人类及其面部表情。
Int-Ball（也被称为JEM内置球型摄像机）。
自2017年6月4日进入太空以来一直在国际空间站上，由日本航空航天局（JAXA）制造，直径为15厘米，重1千克，电池可续航约2个小时，外壳由3D打印材料制成。Int-Ball可以使用12个小型风扇和3D标记完成自主飞行，也可以由JAXA地勤人员操控以进行飞行和监控任务。
它可以自动以1280 x 720高清像素和1920 x 1080全高清像素（FHD）拍摄照片，帮助国际空间站工作人员为科学或公共目完成拍照和录制视频，帮助他们节省10％的工作时间。
Kirobo的使用，是为了查看人类和cobots如何在太空中进行交互。它于2013年8月10日到达国际空间站，是第一个进入太空的AI伴侣机器人，工作时长18个月。它高约34厘米，宽18厘米，重约1公斤，还会说日语。
Kirobo由日本电通（Dentsu），东京大学先进科学与技术研究中心，Robo Garage，丰田汽车（Toyota）和日本宇航局（JAXA）联合制造。Kirobo具有声音识别、话语识别，自然语言处理，语音合成，电信，面部识别和视频录制等功能。
Robonaut（R1＆R2）是类人机器人，这意味着它能够表现得像人一样。Robonaut由通用汽车GM和美国国家航空航天局（NASA）制造，可以实现远程控制或自主“思考”。Robonaut1并未被送入太空，Robonaut2则更快，更小，更灵巧，并且感应范围更广，它们都有多个机械下肢。Robonaut2于2011年2月24日进入国际空间站，Robonaut则于2018年5月回到地球。
Astrobee是三个不同的协作机器人的总称：Honey，Queen Bee和Bumble。Astrobee呈立方体形状，宽31.75厘米，可以使用小型风扇自主飞行。它们的任务是帮助宇航员在国际空间站上执行维护任务。
广为人知的火星探测车“好奇号Curiosity”，能够使用AI高效地收集数据。“好奇号”自2012年登上火星，已经在那里度过3005天。“好奇号”使用AEGIS软件，该软件使其能够自主选择合适的岩石和土壤目标进行分析。在流动站的激光检测系统中安装AEGIS软件后，其选择合适目标的性能超过93％，而使用之前的随机选择方法的性能则只有24％。
“好奇号”还将使用AI以避开火星上的沙坑、锐利的岩石和其他障碍物，以免撞上锐利的岩石而终止寿命。此外，一个名为AI4Mars的在线工具可以帮助人们标记出好奇号火星探测器周围的地形。
AI在太空探索中的另一种用途是NASA与Google合作开展的开普勒任务（Kepler mission），该任务使用系外行星的太阳系统的亮度数据来找到该行星。此外，AI还被用于小行星探测。通常，天文学家必须使用数学手段并借助望远镜来手动对小行星进行分类，以弄清它们的形状、大小、自旋速率和轨迹。该过程可能需要数月才能完成。而现在，借助新的神经网络算法，天文学家可以在4天内绘制出以上数据。
荷兰的一个研究小组开发了一种称为“Hazardous Object Identifier”的神经网络算法，该算法可以识别出可能与地球碰撞的小行星，且目前，已经发现了11颗直径大于100米的小行星。该算法还研究了将在地球470万英里范围内行驶的小行星，这些小行星撞击地球的可能性很小。该算法的准确度为90.99％，这意味着约1/10的小行星将不能被检测出。
此外，Catalina Sky Survey团队根据100TB数据开发了一种AI算法，名为NEO AID（Near-Earth Object Artificial Intelligence Detection近地物体人工智能检测）。Catalina Sky Survey团队正在测试该算法，看它是否能够发现小行星并确定其优先级。
比起“Hazardous Object Identifier”算法，NEO AID的性能提高了10％。这一性能提升是由于NEO AID具备优先级划分功能，它将重要的小行星（如朝向地球的小行星）放在堆栈顶部进行分析，而将不重要的小行星（如将要与地球擦肩而过的小行星）放在堆栈底部进行分析。研究人员希望利用它找到重定向小行星的方法，并预言这将很快成为现实。
AI为主，人类为辅的太空技术卫星-数据紧缩如前所说，卫星为我们提供了有价值的信息，但是卫星在此过程中要做的一件事是创建大量的数据和图像，卫星每天产生约150TB的数据，而AI真正擅长的一件事就是非常快速地处理大量数据。因此，使用AI分析卫星上的数据也就不足为奇了。
管理卫星许多人认为卫星易于使用，人们只需将其发射进入轨道，它们就能开始执行任务。但其实，这一想法有些天真。AI和ML在人造卫星上的主要用途之一是使之自动化，因为在过去，人造卫星执行任务时需要大量的人工操作。而现在，借助新的AI和ML，算法卫星可以自动进行航向校正，以避开太空垃圾和其他卫星，还可以自动进行监视和维护任务，自动与地勤人员通信，并自动对外部刺激和传感器数据做出响应。
Airbus公司还一直在使用Google的开源AI语言Tensor Flow来监控其卫星在轨道上的运行状况，从而使它们的卫星表现更出色。IBM也有一个名为KubeSat的项目，允许卫星间相互通信，创造了在太空中使用AI卫星的热潮。
手机网络此外，将AI与卫星结合使用，可以轻松地为身处信号不足地区的人们提供互联网服务。这些地区根本没有能力去自主发射绕地飞行的人造卫星，也无法使用电缆，光纤或移动网络。在休斯Hughes，人们使用AI来克服不良网络状况，例如没有电话服务或电话服务缓慢，该算法可防止约70％的不良网络状况。
卫星图像增强卫星图像具有极高的分辨率，但是如果我们需要更清晰的图像该怎么办？
SuperRes是一种AI算法，可以自动提高卫星图像的质量。它可以为卫星提供更低成本、更轻便的图像传感器。Airbus公司还使用了基于Tensor Flow和广达几十亿平方公里图像的AI算法，来进行自动云检测（如literal clouds），传统上在图像传递之前所需要的手动检查步骤也因此得以省略。现在该算法还可以检测汽车，轮船或飞机等物体。
监测森林健康在当前全球环境恶化的情况下，森林健康状况至关重要。在20tree.ai的帮助下，使用卫星图像和AI，就可以监视森林以发现森林危害、虫斑、干旱等不利情况。我们将能够非常轻松，经济高效且准确地发现并治疗全世界的森林问题。
检测异常LatConnect 60已开发出一种AI算法，可以实时检测异常（例如海洋中的重要温度变化）并使用时间戳、坐标或其他类型的数据进行记录。
制造业人工智能不仅在太空中有所助益，而且在制造业中也大有用处。洛克希德·马丁（Lockheed Martin）等许多人正在使用AI来分析制造工艺并对其进行改进，例如分析太空中的卫星，火箭等以改进未来的模型，也包括分析其所执行的工作以确保工作顺利完成，还能够对产品进行测试、加快制造过程。
火箭制造公司Relativity Space就是一个例子，该公司使用AI来以各种可能的方式优化其火箭制造业，并为可靠的飞行零件铸造定制解决方案，同时减少所需零件数量。
预测飓风IBM Watson工作室基于美国宇航局喷气推进实验室（(Jet Propulsion Laboratory简称JPL）的科学家发现的卫星图像、AI和相关信息建立了一种算法，该算法可以预测飓风的路径，以及飓风加强的可能性。
算法通过查看飓风中心的降雨量、云层中的冰量以及从飓风眼中流走的空气温度来实现预测目标。对于风速在24小时内将最少增加至56公里/小时的飓风，该算法的预测性能优于人工预测约60％，对于风速在24小时内将增加至60公里/小时的飓风，该算法的预测性能优于人工预测约200％。
太空残骸问题每当有卫星、火箭等在太空中丢失或炸毁时，其制造出的残骸移动速度将达到1000米/秒，这会阻碍后续火箭卫星等顺利进入预定轨道。因此，IBM开发了一个名为SSA（Space Situational Awareness太空态势感知）的系统，该系统可以预测和跟踪这些残骸垃圾，以确保其他物体不会被如高尔夫球大小的碎片击中并被摧毁。
居住地建设NASA计划在2033年将人类送往火星，而埃隆·马斯克（Elon Musk）希望在2022年就完成该目标，但前提是，在宇航员到达火星之前，就要在火星上建立起人类可居住的地方。另外，火星上的栖息地必须密闭，能够经受住持续数月之久的沙尘暴侵袭，并能承受-129C（200F）至-46C（-50F）的温度以及任何宇宙碎片。
但其实，我们可以在宇航员到达火星之前使用AI为宇航员3D打印一个居住地。
AISpaceFactory是一家致力于火星居住地建设的公司。他们使用3D打印技术建造出一个居住地，由可在火星上找到的玄武岩和一种由玉米制成的塑料聚合物制成，NASA希望能在火星上种出玉米以减少材料的运输成本。而且，该居住地是由一种生成设计AI设计为蛋形结构，这让他们能够使用最少的材料，创建出非常坚固的最佳结构，而且这种结构具有最佳的隔热效果。
太空AI未来的潜在用途基于太空的战争情报卫星可以用来向前线人员或操控信息战争的人提供情报。通常，数据处理和开发是在地面上进行的，而卫星则下载数据，但是RaytheonIntelligence&Space正在研究一种将数据收集、数据开发者和数据发送等功能全部集成至卫星的系统。
网络安全SmartSat正在使用卫星AI通过启发模式来检测异常并改善网络安全。随着新威胁的出现，它可以通过自动更新来提高机载网络安全性。
减少耗电量AI甚至可以为国际空间站或卫星节省电力。这对太空技术的作用非常大，因为对于卫星或者火箭发射来说，任何重量的减轻都将大大提高发射成功概率。而且，更有效的能源使用将使人们能够获取更多的太空能源。此外，AI还有可能应用于自动化采矿、AI宇航员、使任何月球或火星基地任务实现自动化、太空旅游等等领域。
当然，我们还需注意，太空是一个极其危险的环境，而太空探索意味着生成、获取和处理大量数据，AI就恰好擅长与大量数据打交道。同时，太空AI的使用可以彻底改变太空技术（现在它已经在这样做了），相信很快，我们就会看到AI完全替代人类宇航员——因为AI技术可以最大程度地减少生命损失，更廉价、更有效、更轻便，并且其潜在错误更少。