现代计算机处理信息的方式看起来非常人性化。航空航天一直在探索如何利用人工智能（AI）和机器学习的最新进展来增强太空能力和保护资产免受恶意威胁。
最近的努力相结合的机器学习与机器视觉来创建一个系统，可以自主审查录像和检测活动的模式。在一个测试用例，系统监控的停车场的视频，并确定动车和行人。该系统建立正常活动的基线从未能检测到异常和可疑行为。
机器学习
人工智能擅长筛选海量的数据，并发现可以逃避人类注意的变化。航空航天公司正利用这一优势，识别轨道上电池遥测信号的异常，探测可能对操作者不明显的长期趋势。同样，航空航天也在使用机器学习来分析火箭发动机的性能，当一个新的数据集偏离预期值时，会自动提醒分析员。研究人员还正在改进一个功能强大的软件程序，该程序能够以实际应用所需的速率和比例检测异常；该程序最近被用于发现由运行中的AeroCube卫星生成的价值5年的遥测数据中的异常。
另一个有趣的项目试图通过“强化学习”将人工智能融入到一个仿真框架中，这样一个程序就可以“奖励”做出正确的决策。一个相关的倡议是在物理世界中使用强化学习来进行机器人的路径规划和导航。
航空也将AI跟上制造业发展步伐。例如，研究人员正在努力学习机用添加剂制造的无损检测与验证制造质量的同时，部分正在建设，省去了人工检查的需要的目标结合起来。机器学习也被用来自动图像分析，大大减少了所需的人工处理，实现更加一致的结果。
智能网络防御
航空航天研究人员最近在陆军快速能力办公室盲信号分类挑战赛中获得一等奖，将人工智能和机器学习应用于分析未知的射频信号。在航空航天领域设计的方法最终可以帮助战场上的电子战军官。
另一项努力是运用文本分析和机器学习，以帮助项目办公室评估在程序设计审查承包商的数据。创新的技术可能对收购进程产生重大影响。
突出我们的人工智能专家
AI的前途是光明的：符合Cedrick Argueta
航天总是寻求下一代公司员工的最好和最聪明。这就是为什么资深工程专家郑元畅抓住与连接和导师高中生Cedrick Argueta，谁囊括了全国的关注，并成为第一位拉美裔学生就要上微积分考试满分后到白宫一游的机会。
Argueta—now a Stanford senior studying computer science—became an intern in the summer of 2018. “Cedrick was specifically interested in the challenge of AI,” Cheng says, “and the cool work we’re doing is what brought him to Aerospace.”
在一个思想和梦想AI工作
专注于人工智能的航空航天专家包括杨泰伦博士和德赛博士，他们正在领导一个项目，该项目有望加速对人工智能技术的理解和采用。
该项目推出的XPRIZE比赛的一部分，专注于设计的AI可以梦想，这意味着它是一个机器学习系统，可以学习，并提供合理的解决方案，用很少的初始信息。
例如，杨紫琼和德赛正在使用人工智能算法来解决非法偷猎问题，不仅是如何定位和拦截偷猎者，而且是如何分析为偷猎者提供利益的经济诱因。然后，它“梦想”出阻止偷猎并为偷猎者提供替代收入的解决方案，例如建立生态旅游业，只有在该地区濒危物种繁衍生息的情况下，生态旅游业才能发挥作用。
这篇文章是在航空航天特色2018年年度报告。
