公眾號：? ScienceAI（ID：Philosophyai）

David Salvagnini。（來源：NASA）

編輯 | X

5 月 13 日，美國國家航空航天局（NASA）局長比爾·尼爾森（Bill Nelson）任命大衛·薩爾瓦尼尼（David Salvagnini）為該機構新任首席 人工智能 官。

這一最新任命是對薩爾瓦尼尼此前擔任美航天局首席數據官職責的擴展。

NASA 已經安全使用人工智能幾十年，而首席人工智能官這一職位卻是首次任命。這一舉措標志著 NASA 對 AI 技術重視程度的全面提升，預示著全球航天領域即將迎來一個智能化加速發展的新時期。

尼爾森說：「人工智能已經在 NASA 安全使用了幾十年，隨著這項技術的擴展，它可以加快發現的步伐。重要的是，我們始終處于進步和負責任使用的最前沿。在這個新角色中，David 將領導 NASA 的工作，指導我們機構在宇宙和地球上負責任地使用人工智能，造福全人類?！?/p>

Salvagnini 現在負責調整整個 NASA 人工智能使用的戰略愿景和規劃。他是人工智能創新的倡導者，支持工具、平臺和培訓的開發和風險管理。

在擴大的能力范圍內，Salvagnini 將繼續 NASA 與其他政府機構、學術機構、行業合作伙伴和其他專家的合作，以確保該機構處于人工智能技術的前沿。

在 Salvagnini 被任命之前，該機構的首席科學家凱特·卡爾文（Kate Calvin）擔任美國宇航局人工智能代理負責官員。

NASA 繼續制定關于利用新興人工智能技術最好地服務于其目標和任務的建議，從篩選地球科學圖像到識別感興趣的區域，再到通過 NASA 的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡搜索太陽系外行星的數據，通過深空網絡安排毅力號火星探測器的通信，等等。

關于 David Salvagnini

據此前報道，Salvagnini 在情報界從事 技術 領導工作 20 多年后，于 2023 年 6 月加入 NASA，擔任首席數據官。

Salvagnini 被任命為首席人工智能官，將在這些關鍵角色之間發揮協同作用，特別是在確保數據準備就緒以響應負責任且透明的人工智能 (AI) 方面。

在加入 NASA 之前，他曾在國防情報局 (DIA) 擔任過多種職務，包括首席信息辦公室 (CIO) 技術總監、首席數據官以及企業網絡和基礎設施服務部副部長。

Salvagnini 在 21 年的職業生涯中擔任過各種領導職務，領導企業級 IT 研發、工程和運營，推進數據、IT 和人工智能項目。

Salvagnini 在空軍服役 21 年，于 2005 年 5 月作為通信和計算機系統軍官退休。

安全地使用各種 AI 工具造福人類

NASA 是美國聯邦政府的獨立機構，負責制定執行美國的民用太空計劃及進行航空科學和空間科學研究。

NASA 使用各種人工智能工具來支持整個機構的任務和研究項目、分析數據以揭示趨勢和模式，以及開發能夠自主支持航天器和飛機的系統，從而使人類受益。

幾十年來，NASA 一直在安全地使用人工智能來規劃和安排行星漫游器的任務、分析衛星數據集、診斷和檢測異常等。

NASA 使用的 AI 工具有時涉及機器學習，它使用數據和算法來訓練計算機進行分類、制定預測或發現大型數據集中的相似性或趨勢。

人工智能工具可以自動化耗時的流程，例如計劃和項目審查，使 NASA 能夠簡化決策、節省資源并充分發揮員工的潛力。

NASA：AI for Science

2023 年 12 月 18 日，《Nature》發布了 2024 年值得關注的科學事件。在「月球任務」中提到，NASA 阿耳忒彌斯 2 號（Artemis II） 最早可能于明年 11 月發射，將搭載四名宇航員（三男一女）登上獵戶座飛船，進行為期十天的繞月飛行。

NASA 已安全使用人工智能數十年，從最初的圖像識別助力天體發現，到如今的深空探測器自主導航，AI 正逐步成為航天探索不可或缺的一部分。

發現系外行星

2022 年，NASA 科學家們在系外行星總數中增加了多達 301 顆新驗證的系外行星。這要歸功于一個由 NASA 艾姆斯研究中心的研究人員開發的名為 ExoMiner 的新深度神經網絡。

ExoMiner 利用 NASA 的超級計算機 Pleiades，可以將真實的系外行星與不同類型的冒名頂替者或「誤報」區分開來。

預測太陽風暴

NASA 團隊開發了一種名為 DAGGER（正式名稱為深度學習地磁擾動）的計算機模型，可以對危險的太空天氣發出警報。

DAGGER 可以在全球地磁擾動發生前 30 分鐘快速準確地進行預測。這可以為應對這些風暴提供足夠的時間，并防止對電網和其他關鍵基礎設施造成嚴重影響。據該團隊介紹，該模型可以在不到一秒的時間內產生預測，并且預測每分鐘更新一次。

地球 AI：應對氣候變化

2023 年，NASA 與 IBM Research 合作創建了 AI 地理空間基礎模型。該模型基于 NASA 廣泛使用的大量統一 Landsat 和 Sentinel-2 (HLS) 數據進行訓練，為應對環境挑戰的各種人工智能研究提供了基礎。而且可供任何人免費訪問。

這張圖像由 OLI-2 在 Landsat 9 上于 2024 年 3 月 14 日拍攝，用于養蝦的矩形池塘排列在秘魯北部海岸。（來源：NASA）

尋找化石

為了幫助找到最佳目標，一種由人工智能 (AI) 驅動的精密 X 射線設備 PIXL，不僅僅依靠精確的 X 射線束。它還需要一個六足機器人——一種具有六個機械腿的設備，將 PIXL 連接到機械臂，并由人工智能引導以獲得最準確的目標。將流動站的手臂靠近一塊有趣的巖石后，PIXL 使用相機和激光來計算其距離。

然后，這些腿會做出微小的運動——大約只有 100 微米，大約是人類頭發寬度的兩倍——這樣設備就可以掃描目標，繪制出郵票大小區域內發現的化學物質的地圖。

使用 PIXL 繪制巖石紋理中的化學成分將為科學家提供線索，以解釋樣本是否可能是微生物化石。

NASA 的毅力號火星探測器使用 X 射線巖石化學行星儀器 (PIXL)。X 射線光譜儀位于火星車機械臂末端的轉塔上，將有助于尋找巖石中古代微生物生命的跡象。（來源：NASA/加州理工學院）
AI 正在悄悄改變我國航天
我國航天領域對人工智能技術的重視程度不斷上升，正如中國航天科工技術專家楊宇光所強調的那樣，人工智能賦能空間技術，助力航天探索越走越遠。

在未來的太空開發中，尤其是火星以外的太空領域探索中，可以更多考慮使用人工智能來處理更加復雜的技術問題。

2021 年 12 月，百度成為「中國探月航天工程人工智能全球戰略合作伙伴」。

隨著算法、算力和云技術的進一步突破，航天設計師們對未來「強人工智能」在航天領域的應用持樂觀看好的態度。

中國航天科技集團有限公司五院通信與導航衛星總體部信息室副主任宮江雷始終認為，人工智能技術向航天領域的滲透日趨廣泛，未來一定會實現技術的跨代，從而促進整個航天領域的發展。

隨著人工智能技術在全球航天領域的廣泛應用和其帶來的巨大潛力，未來我們是否也會設立專門的人工智能管理職位，將值得關注。

參考內容：

NASA Names First Chief Artificial Intelligence Officer

https://www.nasa.gov/artificial-intelligence/

David Salvagnini

https://www.upi.com/Science_News/2024/05/13/NASA-artificial-intelligence-officer-David-Salvagnini/8771715622639/

NASA appoints David Salvagnini as chief data officer

https://ex.chinadaily.com.cn/exchange/partners/82/rss/channel/cn/columns/h72une/stories/WS62b6cc0fa3101c3ee7adca71.html

https://www.spacechina.com/N25/n1991299/n1991333/c3738877/content.html

https://www.guancha.cn/ChanJing/2021_12_17_618931.shtml