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資料官職責的擴充。
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。這一舉措标志着 NASA 對 AI 技術重視程度的全面提升，預示着全球航天領域即将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，随着這項技術的擴充，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 将上司 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。」
Salvagnini 現在負責調整整個 NASA 人工智能使用的戰略願景和規劃。他是人工智能創新的倡導者，支援工具、平台和教育訓練的開發和風險管理。
在擴大的能力範圍内，Salvagnini 将繼續 NASA 與其他政府機構、學術機構、行業合作夥伴和其他專家的合作，以確定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标和任務的建議，從篩選地球科學圖像到識别感興趣的區域，再到通過 NASA 的詹姆斯·韋伯太空望遠鏡搜尋太陽系外行星的資料，通過深空網絡安排毅力号火星探測器的通信，等等。
關于 David Salvagnini
據此前報道，Salvagnini 在情報界從事技術上司工作 20 多年後，于 2023 年 6 月加入 NASA，擔任首席資料官。
Salvagnini 被任命為首席人工智能官，将在這些關鍵角色之間發揮協同作用，特别是在確定資料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，包括首席資訊辦公室 (CIO) 技術總監、首席資料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上司職務，上司企業級 IT 研發、工程和營運，推進資料、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援整個機構的任務和研究項目、分析資料以揭示趨勢和模式，以及開發能夠自主支援航天器和飛機的系統，進而使人類受益。
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遊器的任務、分析衛星資料集、診斷和檢測異常等。
NASA 使用的 AI 工具有時涉及機器學習，它使用資料和算法來訓練計算機進行分類、制定預測或發現大型資料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》釋出了 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 号（Artemis II） 最早可能于明年 11 月發射，将搭載四名宇航員（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，從最初的圖像識别助力天體發現，到如今的深空探測器自主導航，AI 正逐漸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，可以将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 分鐘快速準确地進行預測。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内産生預測，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 合作建立了 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) 資料進行訓練，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通路。
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标，一種由人工智能 (AI) 驅動的精密 X 射線裝置 PIXL，不僅僅依靠精确的 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裝置，将 PIXL 連接配接到機械臂，并由人工智能引導以獲得最準确的目标。将流動站的手臂靠近一塊有趣的岩石後，PIXL 使用相機和雷射來計算其距離。
然後，這些腿會做出微小的運動——大約隻有 100 微米，大約是人類頭發寬度的兩倍——這樣裝置就可以掃描目标，繪制出郵票大小區域内發現的化學物質的地圖。
使用 PIXL 繪制岩石紋理中的化學成分将為科學家提供線索，以解釋樣本是否可能是微生物化石。
NASA 的毅力号火星探測器使用 X 射線岩石化學行星儀器 (PIXL)。X 射線光譜儀位于火星車機械臂末端的轉塔上，将有助于尋找岩石中古代微生物生命的迹象。（來源：NASA/加州理工學院）
AI 正在悄悄改變大陸航天
大陸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複雜的技術問題。
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夥伴」。
随着算法、算力和雲技術的進一步突破，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态度。
中國航天科技集團有限公司五院通信與導航衛星總體部資訊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，未來一定會實作技術的跨代，進而促進整個航天領域的發展。
随着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，将值得關注。
參考内容：
https://www.nasa.gov/news-release/nasa-names-first-chief-artificial-intelligence-officer/
https://www.nasa.gov/artificial-intelligence/
https://www.nasa.gov/people/david-salvagnini/
https://www.upi.com/Science_News/2024/05/13/NASA-artificial-intelligence-officer-David-Salvagnini/8771715622639/
https://fedscoop.com/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