摘要：2017 年，科学家们发现了我们太阳系第一个已确认的星际访客：“Oumuamua”。虽然不是外星飞船，但 'Oumuamua 是一个星际天体 （ISO），它来自很远很远的另一个行星系统——并以每小时 196,000 英里（每小时 315,431 公里）的极快速

2017 年，科学家们发现了我们太阳系第一个已确认的星际访客：“Oumuamua”。虽然不是外星飞船，但 'Oumuamua 是一个星际天体 （ISO），它来自很远很远的另一个行星系统——并以每小时 196,000 英里（每小时 315,431 公里）的极快速度飞行。

为了为未来的访客做好准备，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（University of Illinois Urbana-Champaign）的教授冢茂田博康（Hiroyasu Tsukamota）开发了一种基于深度学习的制导和控制框架，称为神经交会（Neural-Rendezvous），可以让航天器安全地遇到ISO。

该项目是与 NASA 喷气推进实验室合作完成的，旨在解决接近 ISO 的两个主要挑战：这些物体的非凡速度和它们受限制的轨迹。

“我们正试图遇到一个只穿过我们太阳系一次的天文物体，我们不想错过这个机会，”冢本在一份声明中说。“尽管我们可以提前估计 ISO 的动态，但它们仍然具有很大的状态不确定性，因为我们无法预测它们访问的时间。这是一个挑战。

Neural-Rendezvous 将允许航天器在接近 ISO 时用脚“思考”，这与人脑在驾驶时的工作方式非常相似。

“我们的主要贡献不仅在于设计专门的大脑，还在于从数学上证明它是有效的，”Tsukamota 说。“例如，对于人脑，我们从经验中学习如何在驾驶时安全导航。但它背后的数学原理是什么呢？我们怎么知道，又怎么确保我们不会打人？

伊利诺伊州的两名本科生 Arna Bhardwaj 和 Shishir Bhatta 对 Neural-Rendezvous 的潜力很感兴趣，他们提出了一个想法，即不仅将该框架实施到单个航天器中，而且将该框架实施到一组航天器中。

冢本说：“如何优化多个航天器的位置，以最大限度地利用其中的信息？“他们的解决方案是分配航天器，以直观地覆盖 ISO 位置极有可能的区域，该区域由 Neural-Rendezvous 驱动。”

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使用 M-STAR 多航天器模拟器和名为 Crazyflies 的小型无人机，Bhardwaj 和 Bhatta 将这一概念付诸实践，展示了神经交会引导的集群的潜力。

“虽然 Neural-Rendezvous 更像是一个理论概念，但他们的工作是我们第一次尝试使其更有用、更实用，”冢本说。

这对搭档在本月的电气和电子工程师学会航空航天会议上展示了他们的论文

来源：当代生命哲学家一点号