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World File Search System宇航员
击败1个西弗特：宇航员在火星任务中的最佳辐射屏蔽
抽象空间辐射是规划长期人类太空任务的主要关注点之一。有两种主要类型的危险辐射：太阳能颗粒（SEP）和银河宇宙射线（GCR）。两者的强度和演变都取决于太阳活性。GCR活性最大。GCR的降低仅在太阳能活动后仅6-12个月才能在太阳活动之后。SEP概率和强度在太阳能最大值期间最大化，并在太阳最小值期间最小化。在这项研究中，我们将由于SEP和GCR引起的粒子环境的模型与蒙特卡洛在航天器和幻影内的辐射传播模拟。我们包括从氢到镍的28个完全离子化的GCR元素，并考虑质子和9个离子物种来对SEP辐照进行建模。我们的计算表明，飞往火星的最佳时间将以太阳能最大值启动任务，并且飞行持续时间不应超过大约4年。
第 12 单元 - 太空岩石
您热爱技术、科学和冒险吗？如果是这样，您可能会喜欢成为一名宇航员！您是否曾经坐下来思考过一个人如何真正成为宇航员？这并不容易。这需要很多艰苦的工作。宇航员有很多技能。他们在进入太空之前必须学习很多东西。成为一名宇航员需要多年的训练。宇航员必须上大学学习数学或科学。除了上大学，宇航员还需要在一份工作中稳定工作三年。他们还需要通过测试证明他们身体健康。美国太空计划中有三种类型的宇航员：指挥官、任务专家和有效载荷专家。他们在执行任务期间都有特殊的工作要做。宇航员在德克萨斯州接受两年的训练。在训练中，宇航员学习很多重要的东西。他们学习航天飞机的工作原理。他们学习如何在太空中生存。他们学习在没有重力的地方的感觉。您见过宇航员拍打手臂漂浮在空中的照片吗？失重看起来很有趣，但实际上很难！它会让你感到非常头晕和恶心。
增强宇航员卫生和任务效率：太空行走时宇航服内废物管理和水回收的新方法
舱外机动装置 (EMU) 内的现行废物管理系统由一次性尿布——最大吸收服 (MAG) 组成，它可以在长达 8 小时的舱外活动 (EVA) 期间收集尿液和粪便。长时间接触废物会导致卫生相关的医疗事件，包括尿路感染和胃肠道不适。从历史上看，在使用 MAG 之前，宇航员在开始体力消耗大的太空行走之前会限制食物摄入量或食用低残渣饮食，从而降低他们的工作绩效指数 (WPI) 并带来健康风险。此外，目前的 0.95 升宇航服内饮料袋 (IDB) 无法为更频繁、更远距离的太空行走提供足够的水，这更有可能出现需要延长离开航天器时间的应急情况。每磅货物运往太空的高昂运输成本和资源稀缺性加剧了这些挑战，凸显了节水废物管理的必要性。本文介绍了威尔康奈尔医学院梅森实验室开发的一种新型宇航员宇航服内尿液收集和过滤系统，该系统可以解决这些卫生和补水问题。该装置通过外部导管收集宇航员的尿液，并使用正向和反渗透 (FO-RO) 将其过滤成饮用水，创造可持续的卫生循环水经济，增进宇航员的健康。这项研究旨在使用改进的 MAG 实现 85% 的尿液收集率。改进的 MAG 将由内衬抗菌织物的柔性压缩材料制成，尿液通过硅胶尿液收集杯收集，该杯因男性和女性宇航员的不同而不同，以符合人体解剖学。湿度传感器检测到杯中尿液的存在，便会触发通过真空泵的尿液收集。 FO-RO 过滤系统的目标是至少回收 75% 的水，同时消耗不到 10% 的 EMU 能源。为了满足健康标准，滤液保持低盐含量（< 250 ppm NaCl）并有效去除尿液中的主要溶质（尿素、尿酸、氨、钙）。
太空会合
四十年前，六名幸存的水星 7 号宇航员——斯科特·卡彭特、戈登·库珀、约翰·格伦、沃尔特·施艾拉、艾伦·谢泼德和迪克·斯莱顿——齐聚一堂，希望利用他们的共同信誉鼓励学生从事科学事业。这个想法促成了水星 7 号基金会的成立，后来成为宇航员奖学金基金会 (ASF)。来自水星、双子座、阿波罗、天空实验室、航天飞机和国际空间站计划的宇航员都加入了这项任务。在宇航员、行业领袖、教育机构和赞助人的支持下，ASF 向在科学、技术、工程和数学 (STEM) 方面表现优异的最优秀大学生颁发择优奖学金。久负盛名的宇航员奖学金是全国闻名的本科 STEM 学生获得的最高金额奖学金之一。 ASF 与每位宇航员学者建立了终身关系，为他们提供导师、专业和个人发展机会，以及与宇航员、高管和行业领袖建立联系，以帮助他们发展事业。自 1984 年最初颁发的 7 项奖学金以来，迄今为止，来自全国 48 所大学的 800 多名宇航员学者获得了 900 万美元的宇航员奖学金。
人工智能在太空中的作用...
太空被认为是人类已知的最不适宜居住的环境。缺氧、微重力、极端温度、电离辐射和无法种植食物只是太空探索可能给那些有勇气前往太空的人带来的一些挑战。(1) 因此，宇航员面临着许多健康风险，主要是由于微重力和电离辐射的影响以及隔离和禁闭带来的心理影响。(2,3) 因此，必须密切监测宇航员的健康和福祉，以确保他们的安全。目前，这是通过远程医疗实现的，即地球上的医务人员与太空中的医务人员进行交流。然而，这并非没有局限性，例如无法对太空中的人进行身体检查，以及由于传输距离太远而可能遇到的通信延迟。如果通信中断或无法进行，宇航员可能会面临各种潜在的健康并发症。因此，需要一种冗余解决方案来监测宇航员的健康状况以及宇航员与地球的直接通信。这可以通过使用人工智能 (AI) 来实现。AI 可以自动监测宇航员的健康状况，并为宇航员遇到的一些生物和心理问题提供有效的解决方案。本文探讨了人工智能在宇航员遇到的一系列健康问题中的作用。
持续时间太空任务：急救医学...
这些宇航员均为白人男性，执行任务时年龄在 36 至 47 岁之间，10 其中大多数具有军事背景。11 最长任务时间为十二天半。12 尽管任务时间相对较短，但阿波罗任务期间还是出现了一些医疗问题：阿波罗 7 号“因全体机组人员出现病毒性上呼吸道感染而被称为‘十天感冒胶囊’”；13 一名阿波罗 13 号宇航员患上了尿路感染；14 每位阿波罗 10 号宇航员都遭受了两天的眼部玻璃纤维刺激；15 所有 24 名宇航员都暴露在高能辐射下。16 尽管如此，由于宇航员数量相对于一般人群较少且任务时间较短，从已离开近地轨道的宇航员那里获得的医学研究范围极其有限。17
SANS-CNN：一种利用宇航员图像数据来诊断航天相关神经眼部综合症的自动机器学习技术
太空飞行相关神经眼综合征 (SANS) 是太空飞行最大的生理障碍之一，需要对未来的行星任务进行评估和缓解。由于太空飞行环境是临床受限的环境，本研究的目的是使用在宇航员 SANS 光学相干断层扫描 (OCT) 图像上训练和验证的机器学习模型提供 SANS 的自动早期检测和预测。在本研究中，我们提出了一个轻量级卷积神经网络 (CNN)，它结合了 EffficientNet 编码器，用于从 OCT 图像中检测 SANS，名为“SANS-CNN”。我们使用 6303 张 OCTB 扫描图像进行训练/验证（80%/20% 分割），并使用 945 张 SANS 图像进行测试，结合地面图像和宇航员 SANS 图像进行测试和验证。使用 NASA 标记的 SANS 图像对 SANS-CNN 进行了验证，以评估准确度、特异性和敏感性。为了评估真实世界的结果，还在这个数据集上采用了两种最先进的预训练架构。我们使用 GRAD-CAM 来可视化中间层的激活图，以测试 SANS-CNN 预测的可解释性。SANS-CNN 在测试集上的准确度为 84.2%，特异性为 85.6%，敏感性为 82.8%，F1 分数为 84.1%。此外，SANS-CNN 的准确度分别比另外两种最先进的预训练架构 ResNet50-v2 和 MobileNet-v2 高出 21.4% 和 13.1%。我们还应用两种类激活图技术来可视化模型感知到的关键 SANS 特征。 SANS-CNN 代表一种使用真实宇航员 OCT 图像进行训练和验证的 CNN 模型，能够快速有效地预测在临床和计算资源极其有限的地球轨道以外的太空飞行任务中出现的类似 SANS 的情况。
加入我们，共同构建更加美好未来的承诺和希望。
“我之所以喜欢宇航员奖学金，是因为它不仅是一个向世界展示我们最优秀的 STEM 专业学生的优秀之处的绝佳机会，也是向我们的学生（他们往往比应有的更谦虚）展示他们有多么出色的一种方式！看到他们的名字与来自麻省理工学院、佐治亚理工学院、密歇根大学、德克萨斯大学和华盛顿大学等机构的宇航员学者的名字并列，真的让我们感受到我们的德克萨斯 A&M 宇航员学者取得了多大的成就，以及他们代表的未来有多么不可思议的潜力，宇航员奖学金基金会帮助实现了这些潜力。”-Sumana Datta，德克萨斯 A&M 大学