在真空的宇宙中，沒有空氣可借力，航天器的一切機(jī)動都依賴自身攜帶的推進(jìn)系統(tǒng)。推進(jìn)效率不僅決定飛得多快、能飛多遠(yuǎn)，也直接關(guān)系到任務(wù)成本，甚至航天員的生命安全。然而，支撐了人類航天半個多世紀(jì)的化學(xué)燃料推進(jìn)，正在逼近物理極限。
在這一背景下，人工智能（AI）開始進(jìn)入航天推進(jìn)這個傳統(tǒng)上高度硬核的領(lǐng)域。據(jù)澳大利亞《對話》雜志報道，AI，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)，正在幫助科學(xué)家重新思考核熱推進(jìn)、等離子體推進(jìn)等前沿方案，為人類探索深空提供更加強(qiáng)大的新引擎。
在數(shù)字空間不斷試錯
AI已在航天推進(jìn)技術(shù)的設(shè)計和實時操作中發(fā)揮著越來越重要作用。它模擬人類“從經(jīng)驗中改進(jìn)”的過程：不給標(biāo)準(zhǔn)答案，而是通過無數(shù)次嘗試，讓機(jī)器在“試錯”中掌握最優(yōu)解。
這種模式賦予了機(jī)器一種類似“直覺”的專業(yè)能力。就像頂級棋手下棋并不靠死記硬背，而是憑借萬場對局積累的感悟。AI在推進(jìn)系統(tǒng)中借鑒了類似智慧。它在虛擬世界里進(jìn)行數(shù)億次模擬測試，像是在數(shù)字空間里練習(xí)“飛”了千萬次，從而在紛亂如麻的參數(shù)中精準(zhǔn)捕捉到那個通往成功的“最優(yōu)解”。
一個典型的應(yīng)用場景是熱流傳遞優(yōu)化。上世紀(jì)60年代，NASA曾發(fā)起雄心勃勃的“火箭飛行器用核引擎”（NERVA）計劃。該計劃采用固體鈾燃料并模制成棱柱形結(jié)構(gòu)，通過不斷嘗試物理配置進(jìn)行優(yōu)化，試圖提高熱傳遞的效率?，F(xiàn)在，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可在這一過程中發(fā)揮重要作用，它不再依賴緩慢的人工實驗循環(huán)，而是通過數(shù)字孿生技術(shù)，在電腦里克隆一個一模一樣的發(fā)動機(jī)，智能優(yōu)化反應(yīng)堆核心與推進(jìn)劑之間的熱流路徑。這種優(yōu)化能確保熱量以極高的效率從核燃料轉(zhuǎn)移到氫氣推進(jìn)劑中，讓航天器在向目的地進(jìn)發(fā)時更加高效節(jié)能。
把“核電站”裝進(jìn)火箭筒
核推進(jìn)技術(shù)，尤其是核熱推進(jìn)，是一種極具前景的航天器高效推進(jìn)技術(shù)。它利用核反應(yīng)釋放的巨大熱能，將氫氣等推進(jìn)劑加熱到極端狀態(tài)再噴射出去，讓飛船以極低的燃料消耗跑極長的路程。但挑戰(zhàn)在于：如何在一個幾米寬的發(fā)動機(jī)里，駕馭“微型核電站”般的狂暴能量？
如今，AI的加入使這一過程的優(yōu)化更加智能化和精細(xì)化，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可幫助研究人員設(shè)計更高效的核熱推進(jìn)系統(tǒng)，通過實時數(shù)據(jù)反饋調(diào)整設(shè)計參數(shù)。
回溯歷史，早期的核熱推進(jìn)系統(tǒng)使用了固體鈾燃料和相對簡單的熱傳遞方式，受限于當(dāng)時的計算能力，設(shè)計方案往往傾向于保守。而現(xiàn)代設(shè)計則嘗試使用更復(fù)雜的幾何形狀和新型材料，以最大化熱傳遞效率。研究人員正在嘗試像“陶瓷球床”或布滿“微細(xì)通道”的復(fù)雜結(jié)構(gòu)，這些結(jié)構(gòu)就像是精密的人體毛細(xì)血管，能把散熱效率壓榨到極限。
這些復(fù)雜的幾何配置如果靠人工計算，將極其耗時。在這一設(shè)計變革中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)發(fā)揮了核心作用。它們能夠同時分析材料的熱導(dǎo)率、中子吸收截面以及推進(jìn)劑在超高溫下的流體動力學(xué)表現(xiàn)。AI通過不斷模擬和評估，幫助優(yōu)化材料選擇和幾何配置，使推進(jìn)系統(tǒng)的熱交換效率大大提高。這種精細(xì)化設(shè)計不僅提升了發(fā)動機(jī)的比沖，還減輕了推進(jìn)系統(tǒng)的整體重量，為深空探測任務(wù)留出了更多的載荷空間。
馴服核聚變的“太陽之力”
除了核熱推進(jìn)，核聚變在航天推進(jìn)中也是一項潛力巨大的前沿技術(shù)。盡管核聚變技術(shù)尚未完全成熟，但AI的應(yīng)用正在加速這一技術(shù)突破，使其從龐大的地面裝置向緊湊的航天推進(jìn)器演進(jìn)。
目前，日本的JT-60SA托卡馬克實驗裝置和其他聚變反應(yīng)堆實驗正在全球范圍內(nèi)推動這一技術(shù)的發(fā)展。在這些巨大的圓環(huán)形裝置里，如何保持高能等離子體的穩(wěn)定是最大挑戰(zhàn)。
等離子體溫度極高，且極易發(fā)生湍流，一旦接觸到容器壁，反應(yīng)就會瞬間熄滅。通過利用AI的強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，研究人員能以微秒級速度更好地控制聚變反應(yīng)堆中的磁場，精準(zhǔn)捕捉等離子體的細(xì)微波動并實時調(diào)整補(bǔ)償。這種算法控制能有效保持高能等離子體的穩(wěn)定，幫助實現(xiàn)自持的聚變反應(yīng)。
不僅是大規(guī)模裝置，AI還在助力更小、更適合裝上飛船的“緊湊型聚變”設(shè)備，如多面勢阱裝置。通過AI優(yōu)化磁場線圈的布局，這種“人造太陽”有望變得足夠小巧，成為未來核動力飛船最堅實的底座。
讓飛船在星際間“精打細(xì)算”
飛出大氣層后，AI的作用從“設(shè)計師”轉(zhuǎn)變?yōu)椤按蠊芗摇?。隨著航天任務(wù)越來越復(fù)雜，如何在漫長的旅途中精準(zhǔn)管理每一克燃料，是決定任務(wù)成敗的關(guān)鍵。
現(xiàn)在的航天器不再是“一飛到底”，比如一顆衛(wèi)星可能在執(zhí)行探測任務(wù)的中途，突然接到指令要去執(zhí)行攔截或預(yù)警任務(wù)。這種靈活性意味著燃料需求是不可預(yù)測的。AI通過不斷學(xué)習(xí)飛行數(shù)據(jù)，能像老練的司機(jī)一樣，在復(fù)雜的引力場中實時計算出最省燃料的路線。它能實時監(jiān)控系統(tǒng)的健康狀態(tài)，甚至在零件出現(xiàn)微小震動時就預(yù)判出潛在風(fēng)險，提前調(diào)整參數(shù)避災(zāi)。
隨著AI技術(shù)的進(jìn)步，航天推進(jìn)將迎來持續(xù)創(chuàng)新，在提升深空探測安全性與效率的同時，助力人類開啟星際旅行的新篇章。
（責(zé)任編輯：蔡文斌）
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