看NASA如何讓AI牆內開花牆外也香

編者按：

最近，小編看到一篇關於登月背後女程序員瑪格麗特·漢密爾頓的故事的文章。（見與本篇文章同步推送的另外一篇）。瑪格麗特·漢密爾頓被稱為那個時代的極客女神，她的代碼指引著他們準確飛向月球，又引導著他們平安返回地面。文中還講述了一則女神開發故障處理軟體的故事。可見軟體在航天活動的重要性。而隨著人工智慧的發展，今天的信息技術已經在航天更多領域尤其在飛行器健康監測和故障診斷領域廣泛應用。不僅如此，NASA還將其成果推廣到其他行業。今天的「貓」眼看天，大咖帶你了解兩個NASA推進AI軟體成果的應用案例。

牆內開花牆外也香

——談NASA人工智慧技術的推廣應用

作者：新流浪貓

在好萊塢電影中，那些位於休斯敦任務控制中心（MCC），或者卡納維納爾角的地面支持中心，或者航天器控制中心的技術人員，神情凝重，行色匆匆，一副高冷的樣子。但是，未來他們的實際工作，也許會變得像喝著咖啡聊天一樣輕鬆，決定這一切的，就要看人工智慧技術在多大程度上能夠取代人的工作。

在一切都已高度自動化的控制中心，這些技術人員主要幹些什麼呢？對他們而言，最具挑戰性的工作是要在出現故障的緊急情況下及時準確地應對，而「診斷出故障」是這一切工作的前提條件。診斷得越早，留給他們的反應時間就越多；如果能夠在故障繼續惡化前提醒或預示故障，那就有可能避免更多財產損失甚至避免任務失敗。

早在上世紀末期人工智慧研究的第一波熱潮中，NASA就在飛行器健康監測和故障診斷領域的應用投入了大量研究並取得了一些成果。進入新世紀後，通過授權的形式，將一些軟體和演算法轉讓給小型企業，一方面讓這些企業去市場推廣，另一方面也通過更廣泛的應用對軟體不斷升級和完善，「反哺」航天，可謂一舉數得。

1

歸納式監測系統（Inductive Monitoring System，IMS）

CEMSol是一家位於Phoenix的小公司，其公司名稱是「綜合工程管理解決方案」的縮寫。在其創建者之一David Cirulli看來，未來航天器的每個系統均將會集成健康監測的引擎，並且能夠與其他系統和部件進行交互。而所謂的健康監測，就好比人類向醫生描述自己的癥狀。但僅有此還不夠，誰來確診呢？

CEMSol公司與NASA首次合作還是在2003年，他們為Ames研究中心開發了一套健康監測軟體，主要用於一種混合動力火箭發動機測試床的監測工作。

傳統的監測需要建立模型，並進行模擬。「但有時建模很困難，於是我們提出，能否讓這些數據自動去做這些工作。」Ames中心的David Iverson說道。他後來設計了被稱作歸納式監測系統(IMS)的故障診斷系統。

任何被監測的系統總會有各種感測器測量溫度、壓力、流量、電壓和其他主要的信號。IMS收集這些感測器的數據，通過數據挖掘，判斷各種變數之間的關係，建立系統正常工作下的基線狀態；而與正常狀態的偏離都有可能是個問題並會在不遠的將來產生失效。

「這種技術能夠判斷任何系統中已知和未知的關係和異常，」Cirulli說。一個人最多能夠理解5到7個實體間的相互關係，而IMS可以處理數以百計。這種技術無疑能大大解放勞動力，不再需要眾多工程師緊盯屏幕緊張地分析各種數據，並且可以應用到任何場合，只要有數據，並且有正常的基線狀態，它都能提前預示和判斷出系統中的故障。

到了2005年，MCC負責飛行器姿態控制的技術人員開始使用IMS，希望能用它查找陀螺儀失效的原因。到了2012年，MCC開始開發自己的IMS模型。如今，IMS被集成到肯尼迪空間中心的下一代發射控制系統中，並在2014年的試驗性飛行中，用於監測Orion飛船的電氣系統。IMS也被應用於對F-18戰鬥機和黑鷹直升機的發動機的監測。

2012年，CEMSol公司獲得了NASA的授權，並在此基礎上開發了兩個軟體包：桌面應用軟體和軟體開發工具集。2014年，該公司開始銷售這款健康監測軟體。該公司還與Ames、洛馬公司合作，將這項技術應用於C-130軍用運輸機，為此洛馬公司投資了7萬美元用於測試，但不久就獲得了10倍的回報，大大節省了維修費用和縮短了任務延遲。「它能夠在系統失效前提前給出預警信號，即使是非常微弱的跡象也逃不過它的診斷。」Cirulli為此很自豪。

該公司正在繼續擴大市場，「我們還沒有發現這個系統不能應用的場合，」目前該系統已用於分析天氣情況，預報暴風雪、沙塵暴、雷雨等，甚至準備用到人類健康監測領域：通過對病人數據的分析預測健康問題，使得在大病發生之前能夠及時預防。

2

飛行器健康推理引擎（Spacecraft HealthInference Engine，SHINE）

這是一款比IMS更加古老的軟體，如今卻成功應用於在線定向廣告推送業務。隨著網上購物的興起，我們一定體驗到了這樣的經歷：自從你買了某款產品後，你會經常收到與其相似的產品的廣告郵件，甚至打開某個購物網站，首先看到了也是類似的產品。這是許多公司引以為豪的用戶習慣分析系統做出的決策。如果你上一次的購物體驗很滿意，這種定向推送倒也能讓人接受；但如果購物體驗不好，你對買來的產品並不滿意，這種自作聰明的做法無疑在一次次勾起你的不愉快的回憶。

然而，這種情況即將得到改善！位於加州的Beyond Limits 公司得到了NASA JPL的授權，即將開發出一種更加智能的軟體，它不再機械地根據用戶購買的記錄或搜索產品時鍵入的內容來推送廣告，而是試圖理解用戶的最終意圖並推出合適的推薦廣告。這套軟體源自NASA的飛行器健康推理引擎（SHINE）,由JPL推理、建模與模擬工作組的科學家Mark James開發。

SHINE本質上是一套專家系統，它存貯了大量的人類知識（知識必須以一種計算機能夠理解的形式存貯），通過推理機制對某個命題進行分析，找出最有可能或最接近的答案。SHINE與傳統的專家系統工具CLIPS（該工具也是由NASA開發的）相比，後者每秒執行4萬條規則，需要佔用20Mb的內存，而SHINE每秒運行100~300萬條規則，只佔用20~30Kb的內存（所需內存減少了1000倍！）。

SHINE首次成功應用於Voyage飛行器，那已經是1989年的事了。後來應用場合不斷增多，也擴展到了許多軍事領域。SHINE一直在持續改進中，變得更快，更聰明，並已能嵌入到設備中，對儀錶系統、機器人、信息安全系統等進行故障診斷。

Beyond Limits公司還得到了NASA的另一個授權產品：Hunter。這是6年前James開發的自然語言理解系統。一般分析自然語言的系統採用模式匹配和語法分析的手段，而Hunter採用單一的「代表性陳述」並能形成上百種方式去改述它，從而尋求這句話的真正意圖而不單純從語法上去解析它。

Beyond Limits成立於2012年，得到NASA授權後，著手將這些軟體用於在線定向廣告推送。在當今社會，各大公司已經發現在線廣告更加普及，手機、平板設備、可穿戴設備......人們可以隨時獲取各種信息。但成千上萬的在線廣告既令用戶無所適從，也讓各公司覺得很難突出自身特點。

如何更有效地定位用戶需求並有目標地推送廣告呢？這正是Beyond Limits所要解決的。軟體試圖理解用戶一定時期內的真正意圖，它假設任一互聯網用戶最初的意圖和觀點是不確定的，並且隨著時間會改變。例如某個人查看了玩具商店，可能僅僅是在搜尋嬰兒沐浴禮物，並不是要購買玩具。通過Hunter，該軟體不僅僅判斷用戶參觀的網頁地址，還分析他所閱讀的特定內容，並結合SHINE推理出用戶的真正意圖。

隨著商業市場上的推廣應用，NASA自身也受益，包括SHINE在內的軟體不斷得到升級完善。

經過多年的研究，NASA在故障診斷和健康監測管理方面使用的工具逐漸集中到三類：SHINE，IMS和TEAMS。其中SHINE是早期的產品，採用專家系統技術；而IMS是數據驅動下的自學習機制，使用更加靈活；TEAMS則是基於模型的推理。故障診斷和健康監測管理是人工智慧技術應用較為廣泛的領域，對這些軟體或工具而言，診斷的準確性和可信度是至關重要的，但這需要大量的樣本來檢測，正常狀態和異常狀態的樣本都需要。然而僅靠航天工業自身無法提供足夠的樣本，因此NASA的技術轉讓，還不如看做是利用其它領域的應用來完善設計。並且故障的誤診或漏診可能造成航天項目的重大損失，但對商業應用而言，不恰當的廣告推送最多損失了一些潛在的客戶，基本沒有風險，何樂不為呢！

編後語：

有了IMS，是否可以不用去看醫生呢？想想自己每每瀏覽一個網頁，竟有一些軟體在背後分析自己的意圖！人工智慧帶給我們的究竟是喜還是憂？但不管怎樣，這些技術對降低航天成本、減少人力開支還是大有裨益的。

（註：原創作品，轉載請與我們聯繫。）

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