斯坦福工程师教航天器做梦对接空间站
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一艘龙飞船正接近国际空间站。
图片来源：NASA克里斯卡西迪这段英文为中文内容,如果内容过时了,请帮我改成非时效性的内容,内容中不能出现过时很久的日期(如不能大于2周),我只要纯中文(也就是一一对照的译文),回答的时候其它都不要我只要译文,另加什么说明之类的都不要,如(注.....)，注意避开国内政治敏感的句子，如果有，请帮我改写为非国内政治敏感的句子，如果遇到广告，有广告的，不要，就直接回答这5个字即可，其它的不要有
与国际空间站对接看似简单，但实际上却是轨道力学难度的集中体现。
这就好比以每小时28,000公里的速度在高速公路上行驶，还要将车平行停进一个同样以该速度移动的多亿美元级实验室的开放式车库中。
如果你试图向前加速，实际上反而会向上漂移，而且太空中没有空气阻力来自然减速。
更糟的是，一旦撞上空间站，你和空间站上的所有人员都将丧生，产生的碎片云还可能摧毁数十颗卫星，甚至威胁地面人员的安全。
当然，这没什么压力。
几十年来，航空航天工程师一直依靠硬编码的物理方程，并由人类飞行员进行修正，成功完成了对接任务。
如今，斯坦福大学的研究人员在arXiv上发布了一篇预印本论文，尝试开发一种人工智能，通过执行一系列心理模拟，有望从根本上改变未来航天器之间的交互方式。
他们的解决方案被称为超凡模型（OutofthisWorldModel，简称OWM），但在介绍该模型之前，最好先回顾一下我们通常如何在近地轨道（LEO）中进行导航。
传统上，导航计算机使用一种称为制导、导航与控制（GNC）算法的算法。
它们还利用另一种数学方法——扩展卡尔曼滤波器，该方法能够接收来自GPS接收机和星敏感器的数据，并输出推进器点火的占空比。
卡尔曼滤波器在处理高速图片方面表现不佳，因此工程师们转而采用传统的计算机视觉技术。
然而，这些技术在太空环境中面临巨大挑战，它们极为脆弱。
一旦阳光照射到太阳能板上产生反光，或目标部分突然进入阴影，这些计算机视觉算法便会完全失效。
介绍近距操作工作原理的图片。
来源：NASA知识库
听起来这是AI的理想应用场景，对吧？研究人员也这么认为，于是他们开始应用强化学习（RL）算法——这种算法正是让计算机在国际象棋或Dota等游戏中获胜的关键。
然而，这类算法仅擅长处理规则非常明确的场景。
一旦规则发生变化——比如将国际空间站对接端口原本位于的侧面调换——算法便不知所措。
进入世界模型。
描述这种算法最好的方式是通过一个棒球（或板球）运动员的类比。
当外野手移动去接一个飞球时，他们不会立即在脑海中开始解偏微分方程——他们有一个心理模拟，可以预测球会落在哪里。
这个心理模拟基于过去的视觉线索，但值得注意的是，并不涉及大量的直接计算。
在机器学习领域，世界模型是一种人工智能架构，它能够直接从与环境的交互经验中学习该环境的基本物理规律，而非依赖于人工预设的数学方程，也不依赖于特定强化学习算法进行更新。
此类模型可基于所学环境动态生成多个可能的未来状态，并据此调整系统输出，以逐步趋近于所构想的目标未来。
关键在于，它不是仅仅猜测，而是衡量一个结果的概率。
这种确定性对于确保人工智能能够应对意外情况或在某些结果未完全达成时调整输出至关重要。
然而，训练此类模型仍是最大的挑战，因为一个世界模型需要进行数十万次的模拟飞行。
若在传统计算机的中央处理器（CPU）上完成，将耗时数周。
因此，研究人员开发了一个名为AstroJAX的库，该库专为图形处理器（GPU）设计，其运行方式与早期人工智能模型所采用的GPU加速方式类似，而GPU最初是为图片游戏计算机开发的。
由此产生的算法表现优异——OWM模型仅需50万次迭代即可掌握对接操作，而同类强化学习系统则需要2500万次尝试。
此外，当被要求对接国际空间站上从未见过的对接口时，OWM模型的表现更为出色，并且更能应对突发状况——例如研究人员故意在AI应对接的对接口处放置一艘已对接的飞船。
为了解决这个问题，我们需要将给定的英文内容成中文。
让我们一步步来分析。
1.确定英文内容： "Admittedly,theresstillalongwaytogointhissoftwaresdevelopment.AcrossallthedockingportsontheISS,themodelonlysuccessfullydockedwiththemabout53%ofthetimethoughthatshouldbecomparedtotheRLalgorithms29%successrate.However,closeupoperationsappeareddifficultfortheOWMlikelybecauseofhighpenalizationweightingofcollisions,whichtheauthorsstatecanbeadjustedinfutureiterations." 2.成中文： "出乎意料的是，software的发展仍然任重道远。
在ISS的所有docking口中，该模型仅成功与它们建立连接approximately53%的时间，这与RL算法的29%成功率相比。
然而，对OWM的closeup操作appearsdifficult可能是因为高collision载重权重，作者认为this可以在未来的迭代中进行调整。
" 3.确定是否需要对内容进行任何修改： 内容是关于software的发展和两个不同模型的performance的，没有涉及过时的日期或政治敏感的句子。
因此，我们可以直接将内容成中文，不作任何修改。
4.最终答案： "出乎意料的是，software的发展仍然任重道远。
在ISS的所有docking口中，该模型仅成功与它们建立连接approximately53%的时间，这与RL算法的29%成功率相比。
然而，对OWM的closeup操作appearsdifficult可能是因为高collision载重权重，作者认为this可以在未来的迭代中进行调整。
" 最终答案是： \boxed{出乎意料的是，software的发展仍然任重道远。
在ISS的所有docking口中，该模型仅成功与它们建立连接approximately53%的时间，这与RL算法的29%成功率相比。
然而，对OWM的closeup操作appearsdifficult可能是因为高collision载重权重，作者认为this可以在未来的迭代中进行调整。
}
在我们看到完全自动化的AI接管对接序列之前，可能还需要一段时间——而在任何一端都有人类的情况下让AI接管控制权，可能需要更长的时间。
然而，随着需要维修或脱离轨道的卫星数量不断增加，以及未来几十年内可能有更多人进入太空，我们最终将不得不让机器人来掌控局面。
或者说是推进器控制，在这种情况下。
D.Eddy等人——面向航天器交会与近距离操作的GPU加速轨道动力学世界模型
UT从地面欣赏国际空间站与发现号飞船的精彩画面
进步号飞船与国际空间站对接
UT货运飞船与空间站对接
相关知识（天文术语）
空间站是一种在地球轨道上长期运行的载人航天器，主要用于科学实验、技术验证和天文观测等任务。
它由多个模块组成，具备生命维持、能源供应、通信导航等功能，可支持航天员长期驻留与工作。
国际空间站是多国合作的典范，天宫空间站也已建成并投入常态化运营，为全球航天科研提供了重要平台。
BY: Andy Tomaswick
FY: AI
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