AI 推理在太空探索中发挥着至关重要的作用，它支持自主决策和问题解决，而太空探索中通信延迟和恶劣环境限制了人类的直接控制。AI 推理的核心在于算法，这些算法根据预设目标或学习到的模式来处理数据、评估场景并执行操作。例如，像 NASA“毅力号”这样的火星车使用 AI 独立导航火星地形，避开障碍物并在无需等待来自地球指令的情况下选择路线。当信号在行星之间传输需要数分钟或数小时时，这种自主性至关重要，使得实时人类指导变得不切实际。通过将推理能力嵌入到航天器和机器人中，任务变得更具适应性，更能应对意想不到的挑战。
另一个关键应用是分析来自仪器或传感器的复杂数据集。太空任务产生海量数据，例如来自遥远行星的光谱读数或天体图像。AI 推理系统可以比手动分析更快地识别数据中的模式或异常。例如，OSIRIS-REx 任务使用 AI 通过实时分析表面特征，自主选择一个安全的地点收集小行星样本。同样，AI 模型帮助处理望远镜数据，以探测系外行星或对星系进行分类，减轻了科学家的工作量。这些系统通常将基于规则的逻辑与机器学习相结合，以平衡精度和适应性，确保在不确定条件下获得可靠结果。
最后，AI 推理支持任务规划和资源管理。航天器在严格的限制下运行，例如有限的电力、燃料或计算资源。AI 系统通过模拟场景和预测结果来优化这些参数。例如，欧洲空间局的 JUICE 任务使用 AI 在飞掠木星卫星期间管理其仪器的功率使用。AI 还协助安排与地面站的通信窗口，以最大化数据传输。通过自动化这些任务，工程师可以专注于更高级别的策略，同时最大限度地减少人为错误的风险。随着任务复杂性的增加——例如月球基地或载人火星远征计划——AI 推理对于维护系统和确保人员在隔离环境中的安全将变得更加重要。