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重返月球、探索火星,开源和AI如何引领宇宙科技变革?

2019-07-22
自1969年以来,技术发生了翻天覆地的变化。

【猎云网(微信号:ilieyun)】7月22日报道(编译:楼人源)

编者注:本文作者Yan Fisher是红帽公司(Red Hat)全球新兴技术部门经理。

2019年7月20日,是人类成功登月50周年纪念日。登月是人类最伟大的技术成就之一。

自1969年以来,技术发生了巨大的变化。曾经帮助尼尔·阿姆斯特朗(Neil Armstrong)、巴兹·奥尔德林(Buzz Aldrin)和Michael Collins登上月球的计算机系统和软件与我们现在随身携带的智能手机相比显得苍白无力。

五十年过去了,什么样的科技革新将带我们重返月球,以及未来人类太空飞行至火星甚至更远的星球?

开放协作

世界各地的研究机构和国家实验室投入数十万个小时研究每一个空间科学可以想象到的方面。而且,绝大多数用于所有研究的高性能计算 (HPC) 系统都在开源软件的基础上运行。

事实上,当今500强超级计算机百分百都通过某种形式在Linux服务器上运行。

因此,未来太空的探索很可能建立在开源理念的基础上,研究人员和开发人员之间的共享知识,开展协作。成功将取决于开放技术促进国家间合作的程度,以及人工智能和机器学习领域的发展。

尽管这些雄心勃勃的目标可能需要数年的时间才能全面实施,但现在我们已经看到了巨大的进展:开源软件已经在太空运行,AI和机器学习领域在航天器通信和导航的应用,以及对空间经济感兴趣的商业公司数量正在增加。

星载计算机实例

HPE在2017年建造国际空间站的星载计算机时选择了自己的高密度阿波罗服务器,将兆浮点运算能力从地球带到太空,这大概不是巧合。星载计算机是安装在特殊外壳中的现成系统。它运行非硬化硬件和软件,并由开源操作系统控制。

航天器上的计算系统通常是高度专业化的,并有专门加固设计来保护其暴露于宇宙射线、引力或其他危险环境。然而,自1961年第一次载人航天飞行以来,关于硬件的加固和保护的观点开始发生变化。如果人类能够在长期承受严峻的环境变化,那么计算机硬件难道不也该如此吗?

HPE和美国国家航空航天局(NASA)最初计划将星载计算机任务作为为期一年的实验。一年相当于宇宙飞船到达火星所需的时间。该任务的目标是在外层空间的敌对环境中运行计算机和数据密集型应用并确定太阳辐射在运行过程中对系统的影响。星载计算机在国际空间站上度过了615天,奔波近2.28亿英里后,搭乘宇宙飞船SpaceX的Dragon 9于今年6月4日成功返回地球。

星载计算机项目的成果将帮助科学家找到在太空中无需昂贵和笨重的保护屏蔽或其他加固技术,直接使用现成硬件的新方法。星载计算机的成功也证实了使用标准操作系统和软件的民用计算机可以用来作为将人类运送到火星的系统和软件。这些机器也可以被送到火星表面,以供科学家和地面人员部署进行研究和实验。

开源硬件和基础架构

我们可以推测出计算机硬件将遵循与软件、开源设计原则相同的模式,如在RISC-V中应有的模式,这将有助于创建能作为航天器运行或着陆舱控制中心的处理器。

降低电子设计的准入门槛是美国国防高级研究计划局(DARPA)发起的一项倡议的主要目标之一,该倡议旨在与微电子界分担研究费用,将微系统带入一个创新的新时代。DARPA在一定程度上帮助了开源硬件设计。

同样,我们需要从根本上改变我们处理计算基础架构的方式——就像商品化和标准化将超级计算机从专有设计转变为更开放的设计一样。

国际空间站上的一些计算机系统已有20-25年的历史。它们一旦上了太空,通常就留在那里。我们现在使用的计算机比在太空中运行的计算机强大数千倍。

因此对于长期太空任务来说,可组合基础设施的理念变得非常有意思。可组合基础架构将计算、存储和网络设备视为资源池,可根据不同工作负载的需求按需实时进行预配。

该方法在从共享池请求和预配资源容量这点上,与公共云并无不同。但是,可组合基础结构位于企业内部数据中心。在这种情况下则在航天器上。

航天器从地球到轨道再到遥远的行星,目的和计算需求逐渐改变。例如,在像Mars One计划这样的殖民化努力中,一旦航天舱着陆,航天器就不会离开火星。因此,机载计算系统需要采用"便携式云"的形式,它可以自我感知并能够智能地将自己重新配置基本元素,如CPU、内存和存储等。它们还需要运行通用操作系统和业务流程软件。

利用AI扩展人类能力

对于人类来说,世界上最有价值的货币是时间,尤其是在解决问题的时候。机器学习和人工智能使人类能将时间集中在高价值问题上,从而改变行业。

这些技术在太空中能真正具有变革性。因为计算机可以在不涉及人工的情况下收集、分析和处理在飞行过程中获得的数据。人工在太空非常昂贵——NASA在6月宣布,将以每人每晚约3.5万美元的价格(除飞行费用)向个人开放国际空间站。

通过可组合基础设施和AI技术,来消除对计算机技术员或工程师(或宇航员)的需求,意味着可以为更多专家腾出位子,而不是寄希望于宇航员是全能的。因此,从任务的角度来看,这意味着可以派遣更多具备必要技能的探险家和科学家完成任务,例如殖民火星。

人类实现登月得益于推陈出新。登陆火星甚至更远的星球,需要从根本上改变我们部署现成、模块化和自学的计算机基础架构的方式。我们将需要重新评估我们设计软件和硬件的方式。

整个公司生态系统将需要共同努力来突破目前认为可能性限制。这听起来像是一个很高的要求,但正是这种精神,这种突破界限的意愿使阿波罗登月任务在50年前取得了成功。

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