萨旺特指出 ， 尽管这些着陆系统不会在地面上运行数年或更久 ， 但它们必须经历几个月的旅行 ， 经历发射时的震动、太空中极冷和极热的环境以及太空辐射 。
Xilinx公司的集成电路被用于“毅力”号上的四种仪器 ， 它们的设计都能经受长期的火星辐射 。 这些仪器是行星x射线岩石化学仪器(PIXL) ， 用于识别化学元素;用于中继电信的超高频收发机;用于拍摄海面全景照片的毅力号桅杆相机 ， 以及用拉曼和发光技术扫描可居住环境的有机物和化学物质(SHERLOC) ， 该技术对矿物、有机分子和潜在生命迹象进行精细探测 。
Xilinx电路在NASA的小行星“贝努”的奥里西斯-雷克斯（起源、光谱解释、资源识别、安全- 风化层、探索者)任务中也运行良好 ， 该任务自2016年以来一直在太空中 ， 直到2023年才会带着样本返回地球 。 Xilinx计划在NASA的木卫二快船任务发射中运用该技术 ， 以环绕这颗冰冷的木星卫星 ， 在计划2024年发射后 ， 则需要6年的太空巡航时间 。
Xilinx是为“毅力”漫游者的系统和仪器提供动力的合作公司之一 。 另一个是与芬兰气象研究所(FMI)合作的维萨拉 。 这次他们 为火星车上由西班牙领导的火星环境动力学分析仪提供了传感器 。 火星环境动力学分析仪是一个红色星球气象站 ， 用于检测温度、风速和风向、相对湿度和灰尘颗粒等 。 这个小组也意识到火星任务的挑战性 。
FMI行星研究和空间技术小组负责人玛丽亚·健择(Maria Genzer)在一份声明中表示:“火星车的设备需适应火星的恶劣环境来运行 ， 极低压 ， 极低温度 ， 而且必须能够抵御意外的全球沙尘暴 。 ”“除了环境因素 ， 火星和地球之间的距离也使这项任务具有挑战性 。 如果出了问题 ， 没有人来修理仪器 。 ”
至于Xilinx ， 其最新一代集成电路将于2020年5月发布 ， 它不仅能抵抗绕地球多个轨道或执行太阳系任务时的辐射 ， 还将包括一个机器学习生态系统 。 机器学习(人工智能的一个方面)使计算机能够从数据集中学习 ， 并应用这些信息做出决定 。
萨旺特说 ， 例如 ， 一颗绕地卫星可以丢弃包括云在内的光学图像 ， 只在清晰的条件下发送图像 。 推而论之 ， 机器学习已经在火星上用于识别新的陨石坑等应用 。
BY:Elizabeth Howell
FY: Jane
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