长期以来，太空任务一直受益于航天器上执行的一些自主操作，但随着未来几年发射的卫星数量预计将急剧增加，研究人员正在使用自动化和人工智能来使它们更智能、更有效。
科技公司和研究人员看到了赋予卫星更多机载控制的空间，以规避与地球通信的困难，并减少对远程持续监督和干预的需求。这将降低操作成本，并有可能使它们独立于地球上的监督者完成更复杂的任务。这样一来，他们就可以自己纠正和保持自己的轨迹，避免碰撞，并监督他们的车载系统——所有这些都大大降低了运营成本。
克劳斯·席林教授是德国维尔茨堡大学机器人和远程信息处理专业的主席，他一直在研究一种技术，让一组小型自主卫星排成编队飞行，彼此直接沟通，组织和协调任务。成功将是世界首例。
网络
对于一颗多吨重卫星的成本，他认为有可能使用一组小卫星——甚至数百颗——来建立一个传感器网络。舰队将需要更先进的协调和控制，但将能够提供比一个巨大的飞船更好的时间和空间分辨率。
席林教授说，虽然小型化会给卫星带来困难，比如电子电路对噪声的敏感性，但复杂的软件可以检测和纠正这些问题，小型航天器之间的合作也可以增强它们的能力。席林教授说，即使只有一颗卫星也是如此，但在多颗卫星的层面上，在编队的背景下，这一点就变得至关重要了。席林同时也是德国研究公司远程信息处理中心(Centre for Telematics)的负责人。他的NetSat项目的目标是在今年年底发射四颗小卫星，绕地球轨道运行，并在地面控制的轻触式监督下测试不同程度的自主编队。这些卫星每颗重约3公斤——只是最大卫星的一小部分——将被放置在距离地面约600公里的近地轨道上。
迄今为止，Schilling教授和他的团队已经使用在轨卫星来开发和演示通信、定位和定向系统，他们目前正在测试NetSat的电力推进系统。这项技术还结合了20年来在控制移动机器人队形方面的研究成果，将用于协调地面漫游车的群体行为扩展到三维空间。
协调
NetSat航天器将能够在大约100公里到10米的距离上相互协调，并根据需要执行的任务改变它们的编队。席林说，对我们来说，这就像在太空中拥有一个实验室，我们可以在那里进行大量操作测试、大量控制测试和大量传感器测试，这将有助于我们未来的任务。
NetSat的工作原理是在一个编队中的卫星之间分配计算能力，但正在探索的另一种方法是使用人工智能(AI)来提高卫星的自主性。人工智能可以让卫星感知周围环境，自主决定何时以及如何执行操作任务，比如收集图像、分析和处理图像，然后只选择必要的数据下载到地面站。
其目的可能是确定可以监控或跟踪的特定目标，可能是地球表面的建筑物、船只或车辆，或者过滤掉云层以提高图像质量。位于都灵的意大利空间技术初创公司AIKO的创始人兼首席执行官洛伦佐·费鲁格里奥博士说，这样的卫星还可以识别需要监测的新事件或需要采取行动的异常情况。Feruglio博士说:“从某种意义上说，你需要检测环境和正在发生的事情，然后使用人工智能而不是传统算法，自主地对这些环境做出反应。”他领导着一个名为MiRAGE的项目，该项目利用深度学习等人工智能工具实现卫星操作的自动化。
更低的成本
这种基于人工智能的机载系统确保航天器能够完成任务，而不会因为等待地面控制中心的新指令或决定而延误，这样一来，地面控制中心就可以专注于关键问题，而不是日常任务——人员配备水平大幅降低，成本也大大降低。MiRAGE软件的一些功能源于无人机或自动驾驶汽车的需求，将于今年最后一个季度在一颗小卫星上进行机载实验，以期将来在更大的航天器上推广。其中一个目的是展示人工智能对不同任务和任务目标的适应性，包括深空探索的可能性。
Feruglio博士补充说:“总的来说，人工智能和深度学习在许多不同的行业都证明了它们的价值，而(对太空任务)的好处还远未得到充分探索。”
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