'科學家已沸騰！2023年人工智能強勢出擊！目標：木衛二'
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
上個月，在阿拉斯加安克雷奇舉行的第25屆ACM SIGKDD知識發現和數據挖掘大會上，這些算法將如何幫助未來的深空探索任務成為演講的主題。這個年度會議彙集了來自世界各地的數據科學、數據挖掘和分析領域的研究人員和實踐者，討論該領域的最新發展和應用。
因為歸根結底，與深空任務進行溝通是一項費時且富有挑戰性的工作。當與火星表面或軌道上的任務通信時，從地球到它們可能需要25分鐘的信號。另一方面，根據木星相對地球的軌道位置，向木星發送信號可能需要30分鐘到一個小時不等。
人工智能出擊木衛二
正如專家在他們的研究中所指出的，航天器活動通常是通過預先計劃好的腳本傳輸的，而不是通過實時命令。這種方法是非常有效的，但是必須對位置，環境，和其他影響航天器的因素是已知的或可以提前預測。然而，這也意味著任務控制器不能實時對意外的發展做出反應。
正如美國宇航局噴氣推進實驗室機器學習和儀器自主小組的首席研究員基裡·瓦格斯塔夫博士表示，探索一個遙遠得無法讓人類直接控制的世界是一項挑戰。所有活動都必須預先編寫腳本。對新發現或環境變化的快速反應需要航天器本身做出決定，我們稱之為航天器自主意識。此外，在距離地球近10億公里的地方運行意味著數據傳輸速度非常低。這導致了宇宙飛船收集數據的效率遠遠超過超過了發回的能力。這就提出了應該收集哪些數據以及如何對數進行優先排序的問題。最後，在木衛二的情況下，宇宙飛船也會受到強烈的輻射，這會破壞數據並導致計算機重置，因此應對這些危險也需要自主決策。
出於這個原因，瓦格斯塔夫博士和她的同事開始研究機載數據分析的可能方法，這種方法可以在任何地點、任何時候進行，重點就是代替人工監督。當處理無法預測其發生、位置和持續時間的罕見瞬態事件時，這些方法尤其重要。
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
上個月，在阿拉斯加安克雷奇舉行的第25屆ACM SIGKDD知識發現和數據挖掘大會上，這些算法將如何幫助未來的深空探索任務成為演講的主題。這個年度會議彙集了來自世界各地的數據科學、數據挖掘和分析領域的研究人員和實踐者，討論該領域的最新發展和應用。
因為歸根結底，與深空任務進行溝通是一項費時且富有挑戰性的工作。當與火星表面或軌道上的任務通信時，從地球到它們可能需要25分鐘的信號。另一方面，根據木星相對地球的軌道位置，向木星發送信號可能需要30分鐘到一個小時不等。
人工智能出擊木衛二
正如專家在他們的研究中所指出的，航天器活動通常是通過預先計劃好的腳本傳輸的，而不是通過實時命令。這種方法是非常有效的，但是必須對位置，環境，和其他影響航天器的因素是已知的或可以提前預測。然而，這也意味著任務控制器不能實時對意外的發展做出反應。
正如美國宇航局噴氣推進實驗室機器學習和儀器自主小組的首席研究員基裡·瓦格斯塔夫博士表示，探索一個遙遠得無法讓人類直接控制的世界是一項挑戰。所有活動都必須預先編寫腳本。對新發現或環境變化的快速反應需要航天器本身做出決定，我們稱之為航天器自主意識。此外，在距離地球近10億公里的地方運行意味著數據傳輸速度非常低。這導致了宇宙飛船收集數據的效率遠遠超過超過了發回的能力。這就提出了應該收集哪些數據以及如何對數進行優先排序的問題。最後，在木衛二的情況下，宇宙飛船也會受到強烈的輻射，這會破壞數據並導致計算機重置，因此應對這些危險也需要自主決策。
出於這個原因，瓦格斯塔夫博士和她的同事開始研究機載數據分析的可能方法，這種方法可以在任何地點、任何時候進行，重點就是代替人工監督。當處理無法預測其發生、位置和持續時間的罕見瞬態事件時，這些方法尤其重要。
這些現象包括在火星上觀測到的塵暴、隕石撞擊、土星上的閃電以及土衛二和其他天體發出的冰羽。為了解決這個問題，瓦格斯塔夫博士和她的團隊研究了機器學習算法的最新進展。機器學習算法允許計算機在一定程度上實現自動化和獨立決策。正如瓦格斯塔夫博士所說:
“機器學習方法使航天器本身能夠在收集數據時檢查數據。然後，宇宙飛船就可以確定哪些觀測結果包含了感興趣的事件。這可能會影響下行優先級的分配。其目標是增加最有趣的發現首先被向下鏈接的機會。當收集的數據超過了可以傳輸的範圍時，航天器本身就可以挖掘額外的數據，以獲取有價值的科學價值。”
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
上個月，在阿拉斯加安克雷奇舉行的第25屆ACM SIGKDD知識發現和數據挖掘大會上，這些算法將如何幫助未來的深空探索任務成為演講的主題。這個年度會議彙集了來自世界各地的數據科學、數據挖掘和分析領域的研究人員和實踐者，討論該領域的最新發展和應用。
因為歸根結底，與深空任務進行溝通是一項費時且富有挑戰性的工作。當與火星表面或軌道上的任務通信時，從地球到它們可能需要25分鐘的信號。另一方面，根據木星相對地球的軌道位置，向木星發送信號可能需要30分鐘到一個小時不等。
人工智能出擊木衛二
正如專家在他們的研究中所指出的，航天器活動通常是通過預先計劃好的腳本傳輸的，而不是通過實時命令。這種方法是非常有效的，但是必須對位置，環境，和其他影響航天器的因素是已知的或可以提前預測。然而，這也意味著任務控制器不能實時對意外的發展做出反應。
正如美國宇航局噴氣推進實驗室機器學習和儀器自主小組的首席研究員基裡·瓦格斯塔夫博士表示，探索一個遙遠得無法讓人類直接控制的世界是一項挑戰。所有活動都必須預先編寫腳本。對新發現或環境變化的快速反應需要航天器本身做出決定，我們稱之為航天器自主意識。此外，在距離地球近10億公里的地方運行意味著數據傳輸速度非常低。這導致了宇宙飛船收集數據的效率遠遠超過超過了發回的能力。這就提出了應該收集哪些數據以及如何對數進行優先排序的問題。最後，在木衛二的情況下，宇宙飛船也會受到強烈的輻射，這會破壞數據並導致計算機重置，因此應對這些危險也需要自主決策。
出於這個原因，瓦格斯塔夫博士和她的同事開始研究機載數據分析的可能方法，這種方法可以在任何地點、任何時候進行，重點就是代替人工監督。當處理無法預測其發生、位置和持續時間的罕見瞬態事件時，這些方法尤其重要。
這些現象包括在火星上觀測到的塵暴、隕石撞擊、土星上的閃電以及土衛二和其他天體發出的冰羽。為了解決這個問題，瓦格斯塔夫博士和她的團隊研究了機器學習算法的最新進展。機器學習算法允許計算機在一定程度上實現自動化和獨立決策。正如瓦格斯塔夫博士所說:
“機器學習方法使航天器本身能夠在收集數據時檢查數據。然後，宇宙飛船就可以確定哪些觀測結果包含了感興趣的事件。這可能會影響下行優先級的分配。其目標是增加最有趣的發現首先被向下鏈接的機會。當收集的數據超過了可以傳輸的範圍時，航天器本身就可以挖掘額外的數據，以獲取有價值的科學價值。”
據瞭解，機載分析還能讓飛船根據已經發現的數據決定下一步收集哪些數據。這已經在地球軌道上通過自主科學探索實驗和在火星科學實驗室(好奇號)漫遊者上的宙斯盾系統得到了證實。自主、靈敏的數據收集可以大大加快科學探索。我們的目標是把這種能力也擴展到太陽系外。
這些算法是專門為協助三種類型的科學調查而設計的，這三種科學調查對木衛二快船號任務極為重要。這些包括探測熱異常(暖斑)，成分異常(不尋常的表面礦物或沉積物)，以及來自歐羅巴地下海洋的活躍的冰物質羽狀物。
“在這種情況下，計算非常有限，”瓦格斯塔夫博士說。航天器計算機的運行速度與1990年代中後期的臺式計算機相似(約200 MHz)。因此，我們優先考慮了簡單、高效的算法。另一個好處是這些算法易於理解、實現和解釋。”
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
上個月，在阿拉斯加安克雷奇舉行的第25屆ACM SIGKDD知識發現和數據挖掘大會上，這些算法將如何幫助未來的深空探索任務成為演講的主題。這個年度會議彙集了來自世界各地的數據科學、數據挖掘和分析領域的研究人員和實踐者，討論該領域的最新發展和應用。
因為歸根結底，與深空任務進行溝通是一項費時且富有挑戰性的工作。當與火星表面或軌道上的任務通信時，從地球到它們可能需要25分鐘的信號。另一方面，根據木星相對地球的軌道位置，向木星發送信號可能需要30分鐘到一個小時不等。
人工智能出擊木衛二
正如專家在他們的研究中所指出的，航天器活動通常是通過預先計劃好的腳本傳輸的，而不是通過實時命令。這種方法是非常有效的，但是必須對位置，環境，和其他影響航天器的因素是已知的或可以提前預測。然而，這也意味著任務控制器不能實時對意外的發展做出反應。
正如美國宇航局噴氣推進實驗室機器學習和儀器自主小組的首席研究員基裡·瓦格斯塔夫博士表示，探索一個遙遠得無法讓人類直接控制的世界是一項挑戰。所有活動都必須預先編寫腳本。對新發現或環境變化的快速反應需要航天器本身做出決定，我們稱之為航天器自主意識。此外，在距離地球近10億公里的地方運行意味著數據傳輸速度非常低。這導致了宇宙飛船收集數據的效率遠遠超過超過了發回的能力。這就提出了應該收集哪些數據以及如何對數進行優先排序的問題。最後，在木衛二的情況下，宇宙飛船也會受到強烈的輻射，這會破壞數據並導致計算機重置，因此應對這些危險也需要自主決策。
出於這個原因，瓦格斯塔夫博士和她的同事開始研究機載數據分析的可能方法，這種方法可以在任何地點、任何時候進行，重點就是代替人工監督。當處理無法預測其發生、位置和持續時間的罕見瞬態事件時，這些方法尤其重要。
這些現象包括在火星上觀測到的塵暴、隕石撞擊、土星上的閃電以及土衛二和其他天體發出的冰羽。為了解決這個問題，瓦格斯塔夫博士和她的團隊研究了機器學習算法的最新進展。機器學習算法允許計算機在一定程度上實現自動化和獨立決策。正如瓦格斯塔夫博士所說:
“機器學習方法使航天器本身能夠在收集數據時檢查數據。然後，宇宙飛船就可以確定哪些觀測結果包含了感興趣的事件。這可能會影響下行優先級的分配。其目標是增加最有趣的發現首先被向下鏈接的機會。當收集的數據超過了可以傳輸的範圍時，航天器本身就可以挖掘額外的數據，以獲取有價值的科學價值。”
據瞭解，機載分析還能讓飛船根據已經發現的數據決定下一步收集哪些數據。這已經在地球軌道上通過自主科學探索實驗和在火星科學實驗室(好奇號)漫遊者上的宙斯盾系統得到了證實。自主、靈敏的數據收集可以大大加快科學探索。我們的目標是把這種能力也擴展到太陽系外。
這些算法是專門為協助三種類型的科學調查而設計的，這三種科學調查對木衛二快船號任務極為重要。這些包括探測熱異常(暖斑)，成分異常(不尋常的表面礦物或沉積物)，以及來自歐羅巴地下海洋的活躍的冰物質羽狀物。
“在這種情況下，計算非常有限，”瓦格斯塔夫博士說。航天器計算機的運行速度與1990年代中後期的臺式計算機相似(約200 MHz)。因此，我們優先考慮了簡單、高效的算法。另一個好處是這些算法易於理解、實現和解釋。”
為了測試他們的方法，研究小組將他們的算法應用於模擬數據和過去太空任務的觀測。其中包括伽利略號宇宙飛船，它對木衛二進行了光譜觀測，以更多地瞭解其組成；卡西尼號宇宙飛船捕捉到了土星衛星土衛二上羽流活動的圖像；新視野號宇宙飛船拍攝到了木星衛星木衛一上火山活動的圖像。
這些測試的結果表明，這三種算法中的每一種都表現出了足夠高的性能，有助於實現2011年《行星科學十年調查》(Planetary science Decadal Survey)中提出的科學目標。這些包括“確認內部海洋的存在，確定衛星的冰殼的特徵，以及對其在木衛二上的地質歷史的瞭解”，從而確認“外部太陽系作為生命居所的潛力”。
展望未來
此外，這些算法可能對其他前往深空目的地的機器人任務產生深遠的影響。除了木衛二和木星的衛星系統，美國宇航局還希望探索土星的衛星土衛二和土衛六，以尋找在不久的將來可能存在生命跡象的地方，以及更遠的目的地。但應用程序並沒有就此止步。正如瓦格斯塔夫博士所說:“航天器的自主性使我們能夠探索人類無法到達的地方。這包括遙遠的目的地，如木星和太陽系以外的地方。它還包括對人類有害的更近的環境，比如海底或地球上的高輻射環境。”
木衛二，又稱歐羅巴，是木星的第四大衛星。木衛二不同於暴虐的星球，它的表面是一個溫和的世界，被冰層覆蓋，而底層是一片海洋，與地球環境大體類似，這不僅讓科學家為之關注。我們知道地球海洋孕育了最初的生命，那麼而與地球有類似環境的木衛二，興許也有可能孕育生命，這是誰也無法確定的。因此，木衛二的冰下海洋成為科學家尋找地外生命的目標之一。
據消息稱，2023年，美國宇航局計劃發射“木衛二快船”任務，這是一個機器人探測器，目標就是研究木星神祕的衛星“木衛二”。這次任務的目的是探索木衛二的冰殼和內部，以更多地瞭解木衛二的組成、地質以及地表和地下的相互作用。最重要的是，這次任務的目的是闡明歐羅巴內部海洋中是否存在生命。
木衛二的挑戰
這就帶來了許多前所未有挑戰，其中許多挑戰來自於“木衛二快船”在執行科學任務時將遠離地球這一事實。為了解決這一問題，來自美國宇航局噴氣推進實驗室(JPL)和亞利桑那州立大學(ASU)的一組研究人員設計了一系列機器學習算法，這將使該任務能夠以一定程度的自動機探索木衛二，也就是所謂的人工智能。
上個月，在阿拉斯加安克雷奇舉行的第25屆ACM SIGKDD知識發現和數據挖掘大會上，這些算法將如何幫助未來的深空探索任務成為演講的主題。這個年度會議彙集了來自世界各地的數據科學、數據挖掘和分析領域的研究人員和實踐者，討論該領域的最新發展和應用。
因為歸根結底，與深空任務進行溝通是一項費時且富有挑戰性的工作。當與火星表面或軌道上的任務通信時，從地球到它們可能需要25分鐘的信號。另一方面，根據木星相對地球的軌道位置，向木星發送信號可能需要30分鐘到一個小時不等。
人工智能出擊木衛二
正如專家在他們的研究中所指出的，航天器活動通常是通過預先計劃好的腳本傳輸的，而不是通過實時命令。這種方法是非常有效的，但是必須對位置，環境，和其他影響航天器的因素是已知的或可以提前預測。然而，這也意味著任務控制器不能實時對意外的發展做出反應。
正如美國宇航局噴氣推進實驗室機器學習和儀器自主小組的首席研究員基裡·瓦格斯塔夫博士表示，探索一個遙遠得無法讓人類直接控制的世界是一項挑戰。所有活動都必須預先編寫腳本。對新發現或環境變化的快速反應需要航天器本身做出決定，我們稱之為航天器自主意識。此外，在距離地球近10億公里的地方運行意味著數據傳輸速度非常低。這導致了宇宙飛船收集數據的效率遠遠超過超過了發回的能力。這就提出了應該收集哪些數據以及如何對數進行優先排序的問題。最後，在木衛二的情況下，宇宙飛船也會受到強烈的輻射，這會破壞數據並導致計算機重置，因此應對這些危險也需要自主決策。
出於這個原因，瓦格斯塔夫博士和她的同事開始研究機載數據分析的可能方法，這種方法可以在任何地點、任何時候進行，重點就是代替人工監督。當處理無法預測其發生、位置和持續時間的罕見瞬態事件時，這些方法尤其重要。
這些現象包括在火星上觀測到的塵暴、隕石撞擊、土星上的閃電以及土衛二和其他天體發出的冰羽。為了解決這個問題，瓦格斯塔夫博士和她的團隊研究了機器學習算法的最新進展。機器學習算法允許計算機在一定程度上實現自動化和獨立決策。正如瓦格斯塔夫博士所說:
“機器學習方法使航天器本身能夠在收集數據時檢查數據。然後，宇宙飛船就可以確定哪些觀測結果包含了感興趣的事件。這可能會影響下行優先級的分配。其目標是增加最有趣的發現首先被向下鏈接的機會。當收集的數據超過了可以傳輸的範圍時，航天器本身就可以挖掘額外的數據，以獲取有價值的科學價值。”
據瞭解，機載分析還能讓飛船根據已經發現的數據決定下一步收集哪些數據。這已經在地球軌道上通過自主科學探索實驗和在火星科學實驗室(好奇號)漫遊者上的宙斯盾系統得到了證實。自主、靈敏的數據收集可以大大加快科學探索。我們的目標是把這種能力也擴展到太陽系外。
這些算法是專門為協助三種類型的科學調查而設計的，這三種科學調查對木衛二快船號任務極為重要。這些包括探測熱異常(暖斑)，成分異常(不尋常的表面礦物或沉積物)，以及來自歐羅巴地下海洋的活躍的冰物質羽狀物。
“在這種情況下，計算非常有限，”瓦格斯塔夫博士說。航天器計算機的運行速度與1990年代中後期的臺式計算機相似(約200 MHz)。因此，我們優先考慮了簡單、高效的算法。另一個好處是這些算法易於理解、實現和解釋。”
為了測試他們的方法，研究小組將他們的算法應用於模擬數據和過去太空任務的觀測。其中包括伽利略號宇宙飛船，它對木衛二進行了光譜觀測，以更多地瞭解其組成；卡西尼號宇宙飛船捕捉到了土星衛星土衛二上羽流活動的圖像；新視野號宇宙飛船拍攝到了木星衛星木衛一上火山活動的圖像。
這些測試的結果表明，這三種算法中的每一種都表現出了足夠高的性能，有助於實現2011年《行星科學十年調查》(Planetary science Decadal Survey)中提出的科學目標。這些包括“確認內部海洋的存在，確定衛星的冰殼的特徵，以及對其在木衛二上的地質歷史的瞭解”，從而確認“外部太陽系作為生命居所的潛力”。
展望未來
此外，這些算法可能對其他前往深空目的地的機器人任務產生深遠的影響。除了木衛二和木星的衛星系統，美國宇航局還希望探索土星的衛星土衛二和土衛六，以尋找在不久的將來可能存在生命跡象的地方，以及更遠的目的地。但應用程序並沒有就此止步。正如瓦格斯塔夫博士所說:“航天器的自主性使我們能夠探索人類無法到達的地方。這包括遙遠的目的地，如木星和太陽系以外的地方。它還包括對人類有害的更近的環境，比如海底或地球上的高輻射環境。”
不難想象，在不久的將來，半自主的機器人任務能夠在沒有人類常規監督的情況下探索太陽系內外。展望更遙遠的未來，也不難想象一個完全自主的機器人能夠探索太陽系外行星並將其發現發回地球的時代。
與此同時，半自治的歐羅巴快船可能會發現我們都在等待的證據!那將是證明地球之外確實存在生命的生物標誌！