Ця стаття представляє Космічний ШІ як єдину міждисциплінарну галузь на перетині штучного інтелекту та космічної науки і технологій. Вона пропонує систематичну структуру, яка організовує Космічний ШІ за чотирма контекстами місій: ШІ на Землі, ШІ на орбіті, ШІ в глибокому космосі та ШІ для багатопланетного життя, з метою прискорення можливостей людства досліджувати та діяти в космосі, одночасно перетворюючи досягнення на широкий соціальний вплив на Землі.

Традиційні космічні системи генерують величезні обсяги даних, що перевищують можливості смуги завантаження. Крім того, затримка, пов'язана з відправкою даних на Землю для обробки, унеможливлює реагування в реальному часі на критичні події, такі як лісові пожежі або цунамі. Існуюча космічна інфраструктура є переважно «дурною» і залежною від наземного управління.

Автори провели систематичний огляд літератури та технологічне дослідження. Вони проаналізували поточні можливості у сфері спостереження за Землею, зв'язку та навігації, зіставили їх з конкретними методами ШІ (комп'ютерний зір, навчання з підкріпленням) та перехресно послалися на Цілі сталого розвитку ООН (ЦСР) для оцінки впливу.

Огляд підтверджує, що інтеграція ШІ значно підвищує ефективність космічних систем. Основні висновки включають: ШІ може зменшити обсяг даних завантаження до 90% за допомогою розумної фільтрації; ML покращує точність прогнозування погоди порівняно з традиційними фізичними моделями; а автономна навігація зменшує потребу у втручанні наземного оператора, знижуючи операційні витрати.

Стаття слугує чудовим фундаментальним текстом для розуміння екосистеми «Space AI». Вона успішно аргументує трансформаційний потенціал поєднання цих сфер. Однак вона залишається на відносно високому рівні щодо конкретних алгоритмічних адаптацій, необхідних для радіаційно-стійкого обладнання. Вона передбачає, що стандартні моделі можна легко портувати, що недооцінює інженерні виклики надійності на рівні бітів та оптимізації потужності в космосі. Зв'язок з ЦСР надихає, але потребує більш конкретного економічного моделювання для доведення життєздатності.