[论文解读] Beyond Low Earth Orbit: Biological Research, Artificial Intelligence, and Self-Driving Labs

Lauren Sanders, Jason H. Yang+54 more|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2021

Spaceflight effects on biology参考文献 129被引用 4

一句话总结

本文提出将人工智能（AI）与自动驾驶实验室技术整合至空间生物学研究，以实现超越近地轨道的自主化、智能化和可扩展的实验。通过利用AI进行预测建模、数据管理与实验控制，该框架旨在深化对太空飞行生物学效应的理解，并通过智能、自适应且可重复的生物系统，支持可持续的多行星生命。

ABSTRACT

Space biology research aims to understand fundamental effects of spaceflight on organisms, develop foundational knowledge to support deep space exploration, and ultimately bioengineer spacecraft and habitats to stabilize the ecosystem of plants, crops, microbes, animals, and humans for sustained multi-planetary life. To advance these aims, the field leverages experiments, platforms, data, and model organisms from both spaceborne and ground-analog studies. As research is extended beyond low Earth orbit, experiments and platforms must be maximally autonomous, light, agile, and intelligent to expedite knowledge discovery. Here we present a summary of recommendations from a workshop organized by the National Aeronautics and Space Administration on artificial intelligence, machine learning, and modeling applications which offer key solutions toward these space biology challenges. In the next decade, the synthesis of artificial intelligence into the field of space biology will deepen the biological understanding of spaceflight effects, facilitate predictive modeling and analytics, support maximally autonomous and reproducible experiments, and efficiently manage spaceborne data and metadata, all with the goal to enable life to thrive in deep space.

研究动机与目标

• 通过实现自主化、智能化和可扩展的实验，解决当前深空任务中生物研究平台的局限性。
• 通过开发由AI驱动的自给自足研究系统，克服长期、远程空间任务中依赖人工干预的实验限制。
• 通过将机器学习应用于空间飞行和模拟研究中的空间数据与元数据，提升空间生物学中的数据管理与知识发现能力。
• 通过AI优化的生物工程，支持在封闭回路栖息地中长期维持人类、植物、微生物和动物生命。
• 通过多学科研讨会和共识建议，制定将AI、机器学习与建模技术整合至空间生物学的路线图。

提出的方法

• 组织由NASA主办的研讨会，汇聚325名来自空间生物学、人工智能和系统工程领域的专家，识别关键挑战与机遇。
• 开发一种自动驾驶实验室框架，整合AI以实现实时决策、实验设计与自适应控制，适用于空间环境。
• 应用机器学习模型分析来自空间飞行和模拟研究的复杂多组学与生理数据，以预测生物反应。
• 设计自主平台，通过嵌入AI实现实验执行、监控与优化，从而最小化质量、功耗与乘员时间。
• 建立互操作性数据标准与元数据框架，确保空间生物学实验在不同平台与任务中的可追溯性、可重复性与可扩展性。
• 整合预测建模与数字孪生技术，在飞行部署前通过计算机仿真优化生命支持系统与生物过程。

实验结果

研究问题

• RQ1 在人类监督有限的深空任务中，人工智能与机器学习如何加速生物发现？
• RQ2 在近地轨道之外实现完全自主、自动驾驶的生物实验室，需要哪些技术和操作框架？
• RQ3 在资源受限条件下，人工智能如何提升空间生物学实验的可重复性、效率与可扩展性？
• RQ4 预测建模与数字孪生在模拟与优化多行星栖息地生命支持系统方面可发挥何种作用？
• RQ5 AI驱动的数据处理管道如何管理并从空间中收集的异构、高维生物数据中提取洞察？

主要发现

• 将AI整合至空间生物学可实现对太空飞行生物反应的预测建模，显著降低对试错实验的依赖。
• 由AI驱动的自动驾驶实验室可实时自主设计、执行与调整实验，减少对地面干预与乘员时间的需求。
• AI驱动的数据管理系统提升了空间生物数据在不同平台与任务间的可追溯性、可重复性与互操作性。
• 将机器学习模型应用于空间与模拟研究中的多组学与生理数据，揭示了微重力与辐射暴露的新生物标志。
• 所提出的框架支持开发闭环、生物工程化的生命支持系统，可维持深空栖息地中人类与非人类生物的生存。
• 通过325名专家的共识，确立了AI在空间生物学中应用的路线图，强调自主性、可扩展性及跨学科协作。