近年来，地球轨道上的卫星密度呈指数增长，小型卫星的成本降低使得政府、研究人员和私营公司能够在2023年单独将2,877颗卫星送入轨道。这包括增加的地球同步轨道（GEO）卫星活动，这些卫星带来了全球范围的影响，从宽带互联网到气候监测。然而，除了这些卫星技术带来的诸多好处之外，也带来了增加的安全风险、安全风险以及环境问题。迫切需要更准确、高效的卫星行为监测和建模方法，以防止碰撞和其他灾难的发生。
为了应对这一挑战，麻省理工学院天体动力学、空间机器人和控制实验室（ARCLab）推出了“麻省理工学院ARCLab太空人工智能创新奖”：这是一项首创性的竞赛，要求参赛者利用人工智能来表征卫星在轨道上的长期行为叙述（PoLs），并仅使用被动收集的信息。在去年秋季征集参赛者后，有126个团队使用机器学习创建算法，对GEO卫星在六个月的时间内进行标记和时间戳，以争夺准确性和效率。
在美国空军-麻省理工学院人工智能加速器的支持下，该竞赛总共提供了25000美元的奖金。ARCLab和麻省理工学院林肯实验室的评委团根据清晰度、新颖性、技术深度和可重复性评估了参赛作品，并为每个作品打出了100分的评分。现在评委们已经宣布了获奖者和亚军：
一等奖：David Baldsiefen — Team Hawaii2024
Baldsiefen以96分的优异成绩获得了10000美元的奖金，并受邀加入ARCLab团队，在今年秋季的夏威夷高级光学和空间监视技术（AMOS）会议上进行海报展示。一位评估人员指出：“报告清晰简明，提出了非常好的想法，如定位器的标签编码。对架构和特征工程的决策是有理有据的。提供的代码也有很好的文档和结构，可以很容易地重现实验。”
二等奖：Binh Tran, Christopher Yeung, Kurtis Johnson, Nathan Metzger — Team Millennial-IUP
Millennial-IUP以94.2分的成绩获得了5000美元的奖金，并将与ARCLab团队一起参加AMOS会议。一位评估人员表示：“他们选择的模型是明智和合理的，他们在提高效率方面做出了令人印象深刻的努力……他们使用物理学来指导他们的模型，这似乎是可重复的。总体而言，这是一份易于理解、简洁明了的报告，没有太多的行话。”
三等奖：Isaac Haik and Francois Porcher — Team QR_Is
Haik和Porcher以94分的成绩分享了3000美元的三等奖，并受邀与ARCLab团队一起参加AMOS会议。一位评估人员指出：“这份信息丰富、有趣的报告以引人入胜的方式描述了机器学习和信号处理技术的结合，辅以信息丰富的图表、表格和序列图。作者确定并描述了一种模块化的类别检测方法及其对特征效用的评估，他们正确地指出这些特征在各个类别中的有用程度并不相同……他们对所使用方法的优点和缺点进行了清晰而详细的讨论，并讨论了他们所学到的东西。”
第四至第七名的团队将分别获得1000美元的奖金和优秀证书。
“这个竞赛的目标是通过邀请AI开发专家将他们的技能应用于轨道能力的新背景下，促进太空领域的跨学科问题解决方法。我们所有的获奖团队都真正做到了这一点——他们带来了技术技能、新颖的方法和专业知识，为一轮令人印象深刻的提交作品做出了贡献。”ARCLab负责人Richard Linares教授说。
利用被动数据进行主动建模
在地球同步轨道卫星在轨期间，操作员会发布命令，将它们置于各种行为模式中，如保持位置、纵向移动、寿命结束行为等等。卫星的生活模式（PoLs）描述了由自然和非自然行为模式组成的轨道行为序列。
ARCLab已经开发了一种突破性的地球同步卫星行为模式表征基准工具，并创建了卫星行为模式识别数据集（SPLID），其中包括真实和合成的空间物体数据。挑战参与者使用这个工具创建算法，利用人工智能来绘制卫星的轨道行为。
麻省理工学院ARCLab太空人工智能创新奖的目标是鼓励技术人员和爱好者为航空航天领域的成熟挑战带来创新和新的技能。该团队计划在2025年和2026年举办竞赛，探索其他主题，并邀请人工智能专家将他们的技能应用于新的挑战。
