洞察号勘探“火星大数据”：火星探测进入人工智能+大数据时代

从时速19,795公里/小时到以完美姿态精准着陆火星，美国国家航天局的火星探测器洞察号（InSight）只用了数分钟的时间。但很少有人知道，这次人类工程学最高难度系数的“触地得分”，得益于背后强大的机器学习和大数据存储分析系统。

登陆火星的难度极高，进入、下降和着陆(简称EDL)是一个危险的过程，洞察号的着陆过程在火星大气层表面约80英里处开始启动，首先是打开减速伞穿过大气层下降，随后打开降落伞、弹出隔热罩，在接近火星地表时启动12个制动火箭，最终使着陆器减速并打开支架平稳着陆，整个过程只有6分钟（下图，太空爱好者可在NASA官网上观看回顾视频）

由于携带了更多更重的地质探测设备和高效能太阳能电池系统，同时也肩负着人类第一次探测火星内部地质“大数据”的重任，洞察号的着陆面临前所未有的挑战。

据悉，洞察号的EDL着陆技术不但从过去的火星任务中吸取了许多经验，而且还使用蒙特卡洛（MonteCarlo）模拟训练。洞察号着陆时的每个动作都由机器学习算法精确计算并记录数据，重复演练EDL着陆期间的每个环节。洞察号模拟训练产生的海量数据都存储在DDN公司提供的EXAScaler设备上。

洞察号的人工智能着陆技术最让人赞叹的一点是：虽然整个着陆过程都被机器学习算法预先精确计算“彩排”，但面对不确定的火星天气变化同时又保留了充分的灵活性和“弹性”，洞察号的任务团队可以在实际降落过程中，根据雷达地面探测，随时调整降落伞部署时机，这是火星探测器着陆技术的一个重大突破！

顺利展开太阳能电池板、摄像头和探测仪开始工作的洞察号

“完美着陆”只是洞察号完成勘探火星“地质大数据”使命的第一步。洞察号在一个叫做Elysium Planitia的西部边缘平坦光滑的熔岩平原着陆，该区域是一个81英里长、17英里宽的椭圆形，地貌与美国西南部地区的地形类似（例如亚利桑那州的荒漠地带）。与“好奇号”这种在火星上漫游的网红探测器不同，洞察号将固定在着陆点，通过SEIS地震计和HP3热传感器等仪器收集火星地壳、地幔和地核的地震学和热流数据，通过轨道卫星回传到9100万英里之外地球上的DDN EXAScaler系统，进行深度分析和模拟。 洞察号将在火星表面运行工作一个火星年（相当于两个地球年），采集海量的火星地质数据。通过比较地球、月球和火星内部数据，科学家们将更深入了解岩石表面天体的形成机制，有助于发现能够孕育生命的其他星球。

从火星地表探险，到勘探火星内部大数据，人工智能和大数据存储分析系统在火星探测中发挥着越来越重要的作用。DDN总裁保罗·布洛赫(Paul Bloch)在接受媒体采访时指出：“美国喷气推进实验室一直是DDN的一个长期客户，DDN感到非常荣幸能够在他们进行的太空探索中起到作用，并乐于与世界各地的人们分享这方面的经验。从火星核心收集的数据使我们对火星有更好的了解，很可能改变地球上所有人的生活。”