推动创新人工智能 ScreenShot
A. C. Charania | NASA 首席技术专家 A. C. Charania NASA 首席技术师 技术、政策和战略办公室（ OTPS) 和代理首席技术师(ACT)年度报告 扫描阅读 2023 年审查中的机构首席技术专家 扫描以阅读 2023 年的OTPS 年 Vision 为所有人的利益探索宇宙的秘密。 Mission NASA在空气和太空探索未知领域，在为人类带来创新的同时，通过发现激发世界。 为什么去 ？有益于人类 探索的追求带来了宝贵的重大科学发现，促进了全球合作，并激励着后代敢于梦想。 NASA 局长 空间技术任务局 - STMD 航空学研究任务局 - ARMD Science任务局 - SMD 空间行动任务局 - SOMD 勘探系统开发任务局 - ESDMD 特派团支助董事会 - MSD 任务类型无人登月飞行试验 任务期限25 天 10 小时 53 分钟 发射Nov. 16, 2022 SPLASHDOWNDec. 11, 2022 月球容量和技术 CLPS 着陆 ： 直观的机器 IM - 1 任务 月球到火星段 定义人工智能人工智能是指能够执行通常由人类进行的复杂任务（如推理、决策、创造等）的计算机 系统。 人工智能 2019 年国家国防授权法案中的 AI 定义 AI 包括以下内容 ：1. 任何在显著减少人类监督的情况下执行任务并在不同和不可预测的情况下运行的人工系统，或能 够从经验中学习并在面对数据集时提高性能的系统。 一种在计算机软件、物理硬件或其他上下文中开发的人工系统，用于解决需要类似人类感知、认知、规划、学习、沟通或物理动作的任务。 3. 一种设计用于像人类一样思考或行动的人工系统，包括认知架构和神经网络。4. 一整套技术，包括机器学习，旨在逼近认知任务。 一种旨在理性行为的人工系统，包括通过感知、规划、推理、学习、通信、决策和行动来实现目标的智能软件代理或具身机器人。 AI 的类型和差异 .AI(人工智能) ：广义上指能够执行通常需要人类智能完成的任务（如学习、推理和解决问题）的机器或软件的创建领域。 .ChatGPT:基于GPT模型的AI聊天机器人，能够进行对话、回答问题，并根据提示生成文本。 .GenAI (Generative AI):AI 可根据已训练的数据创建新内容 ， 例如文本 ， 图像 ， 音乐或视频。 .ML(机器学习) ：专注于构建可以从数据中学习并在无需明确编程的情况下不断提高性能的系统的AI子领域。 .NLP(自然语言处理) ：自然语言处理领域，专注于计算机与人类语言的交互，使机器能够理解、解析和生成人类语言。 .LLM(大型语言模型) ：LLM 是一种先进的 AI 系统， 通过大量文本数据进行训练 ， 可以理解和生成类似人类的文本。 .GPT(生成式预训练变压器):GPT是一种专门设计的大语言模型（LLM），基于 大规模数据集的预训练生成连贯且上下文相关的内容。 人工智能与联邦政府 白宫 ： “行政命令14110" GSA ： “AI 指南政府 ” 人工智能（AI）在前景与风险方面都蕴含着非凡潜力。负责任地使用AI可以帮助解决紧迫挑战，提升繁荣、生产力和安全。 [...]不负责任地使用AI可能会加剧社会危害、替代工人、抑制竞争，并带来国家安全风险。为了使AI发挥积极作用，需要通过政府、私营部门、学术界和民间社会的全社会努力来减轻其重大风险。 [...]https: / / www. whitehouse. gov / brieing - 美国联邦政府的人工智能应用指南（living and evolving），由GSA IT现代化卓越中心提供。 https: / / co. gsa. gov / coe / ai - guide - for - government / introduction/ index. html NASA 的 AI 前进方法 AI 就绪 “AI - Ready ” 是什么意思 ？ 这意味着采取措施收集与相关系统、设备和程序相关的数据，并以易于他人在未来AI应用中访问和使用的方式存储和管理这些数据。 David SalvagniniNASA 首席数据官 NASA 首席 AI 官 一个AI-ready组织是指一个能够有效实施和利用AI技术以驱动使命目标实现的组织。 作为NASA的数据首席官和人工智能首席官，Salvagnini促进这两个关键角色之间的协同作用，特别是在确保数据准备就绪以实现负责任和透明的人工智能（AI）使用方面。 指导原则 在 AIAA. org 阅读 David Salvagnini 的采访 ： https: / / aerospaceamerica. aia. org / departments / nasas - ai - czar / • 最大化收益，管理风险 • 放大现有使命AI动能 • 通过AI赋能员工 • 治理：协调而非控制 • 共享最佳实践，聚合投资 • 学习与进化 AI 市政厅 2024 年 5 月 ， 在 NASA 的一个有记录的公共市政厅中， 听到 NASA 管理员在 AI 上发表讲话 ：https: / / www. youtube. com / watch? v = n3LH7Hd0L5s ETHICAL AI 推进人工智能和人类利益 人工智能和机器学习作为一种推动力 来自 AI @ NASA 的任务价值 启用不可能的 任务嵌入式 AI ：流浪者 ， 卫星 ， 航天器 ，Aircraft, UAS, Habitats,协调和控制... 提高安全性 保存资源 任务支持中的 AI ：财务, 采购, 信息技术, 安全, 设施,人力资源... 人工智能 (AI) /机器学习(ML) 案例研究 人工智能正帮助科学家识别 perseverance rover 在火星研究的岩石中发现的矿物。 “自适应采样 ” ，软件自主定位接近岩石的仪器目标 ， 然后看着寻找矿物的目标值得更深入地探索。 确定THE MINERAL组成岩石由ZAPPING 他们用 X 线(B LUE DOTS INTHE IMAGE) AI / ML 案例研究 嵌入任务的 AI ： 月球特征检测 利用 ML 进行月球图像处理 暗侧数据 ：制作了超过 4, 000 张经过验证的 高分辨率低噪声图像 (22TB) ，具有约 3 m 的功能分辨率显著降低不确定性用于 VIPER 和其他未来任务的着陆点 / 穿越规划和科学目标选择 伊格纳西奥 · 洛佩兹 -弗兰科斯艾姆斯研究中心 AI / ML 案例研究 嵌入任务的 AI ： EVA 手套检查 2021 年 12 月 ： 美国首个 AI / ML 模型在国际空间站上 AI / ML 原型在中执行诊断并生成针对手套状况的 GO / NO - GO 建议45 秒，对于一群人来说 ， 这个过程通常需要几天的时间。 AI / ML 案例研究 实现任务的 AI ： 项目经理的经验教训助理 集中化,语境化 ，实时智能(NLP / ML) 文档内容搜索提供实时警报向项目经理介绍可能的风险 Nipa Phojanamongkolkij兰利研究中心 AI / ML 案例研究 实现任务的 AI ： 科学发现引擎 在短暂探索新的搜索界面的时间里，我学到了很多关于GEDI任务、可用数据以及相关的校准与验证的信息。 Kaylin Bugbee马歇尔航天飞行中心 AI / ML 案例研究 任务支持中的 AI ： 预测维护 人工智能 (AI) A. C. Charania | NASA 首席技术专家
