NASA近日发布的DARES 2025白皮书，标志着该机构在太空探索战略上的关键转折点，人工智能成为其长期规划的核心。
近几十年来，人工智能及其分支机器学习已成为太空任务不可或缺的组成部分，能够实现快速数据处理、高级模式识别和洞察提取。将AI与ML驱动的自主能力融入太空任务是一项复杂挑战，NASA正以切实可行的建议积极应对。
白皮书强调，天体生物学尤其受益于开放数据和样本共享，因为该领域依赖于难以获取的实地观测、稀有实验室设施以及独特的行星探索操作。尽管NASA已建立了如行星数据生态系统和NASA开放科学数据存储库等本地开放数据生态，但数据覆盖仍存在显著空白，新战略正致力于弥补这些不足。
NASA对AI集成的承诺已体现在其2024年AI应用案例清单中，涵盖从自主太空操作到先进科学数据分析的多项活跃应用。典型案例包括AEGIS（自主科学采集探索）、毅力号火星车的增强型自动导航（Enhanced AutoNav），以及用于复杂地形穿越的机器学习导航（MLNav）。
DARES 2025战略指出，天体生物学需要理解跨尺度、相互交织的物理、化学、生物及社会现象。机器学习与AI在揭示多类型数据中大量特征间的关联方面具有无与伦比的能力。近期应用已包括识别与宜居性相关的矿物类型、分类凌日信号以发现系外行星，以及区分生物与非生物化合物。
NASA-DARES征求意见研讨会计划于2025年5月29日至30日举行，将进一步细化未来十年天体生物学的关键研究方向。此次线上线下混合活动将汇集120余份社区白皮书的意见，协作制定有望彻底改变人类对地外生命认知的战略蓝图。