هدف تحقیقات زیست‌شناسی فضایی درک اثرات اساسی پروازهای فضایی بر موجودات، توسعه دانش بنیادی برای حمایت از اکتشافات اعماق فضا، و در نهایت مهندسی زیستی فضاپیماها و زیستگاه‌ها برای تثبیت اکوسیستم گیاهان، محصولات کشاورزی، میکروب‌ها، حیوانات و انسان‌ها برای حیات چند سیاره‌ای پایدار است.
سطوح چند سلسله مراتبی تحقیقات و داده های بیولوژیکی فضایی. تحقیقات زیست‌شناسی فضایی به دنبال توصیف اثرات پرواز فضایی بر سیستم‌های زنده در سطوح بیولوژیکی سلسله مراتبی است. درک کنونی ما از پاسخ‌های بیولوژیکی به پرواز فضایی انواع مختلفی از شواهد را در سطح سلولی، بافتی و کل ارگانیسم ترکیب می‌کند.
برای پیشبرد این اهداف، این میدان از آزمایش‌ها، پلتفرم‌ها، داده‌ها و ارگانیسم‌های مدل استفاده می‌کند. از آنجایی که تحقیقات فراتر از مدار پایین زمین گسترش می یابد، آزمایش ها و سکوها باید حداکثر مستقل، سبک، چابک و هوشمند باشند تا کشف دانش را تسریع کنند. در اینجا خلاصه‌ای از توصیه‌های کارگاهی ارایه شده است که توسط اداره ملی هوانوردی و فضایی امریکا سازمان‌دهی شده است در مورد هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و برنامه‌های کاربردی مدل‌سازی که راه‌حل‌های کلیدی را برای این چالش‌های زیست‌شناسی فضایی ارائه می‌دهد.
آزمایشگاه‌های خودران پلتفرم‌های آزمایشی خودکار با کنترل حلقه بسته هوش مصنوعی برای کسب دانش و طراحی آزمایشی هستند. در برنامه‌های تحقیقاتی پروازهای فضایی، اجرای آزمایشگاه‌های خودران به توصیف جامع اثرات پرواز فضایی بر سیستم‌های زنده کمک می‌کند و در نهایت یافته‌های تحقیقاتی را به برنامه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل درجا، برنامه‌های تحقیقاتی علوم باز مبتنی بر زمین و سیستم‌های سلامت فضانوردان دقیق می‌رساند.
در دهه آینده، سنتز هوش مصنوعی در حوزه زیست‌شناسی فضایی، درک بیولوژیکی اثرات پرواز فضایی را عمیق‌تر می‌کند، مدل‌سازی و تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده را تسهیل می‌کند، از آزمایش‌های حداکثر مستقل و قابل تکرار پشتیبانی می‌کند، و داده‌ها و ابرداده‌های فضایی را به طور کارآمد مدیریت می‌کند، همه با این هدف. تا زندگی در اعماق فضا رشد کند.
جمع آوری و انتقال داده های بیولوژیکی و زیست پزشکی در فضای عمیق. این نمودار جریان داده و اطلاعات را نشان می دهد که در آن یک محیط مدیریت داده مبتنی بر ابر به عنوان پیوند بین داده های مبتنی بر فضا و تحقیقات و محققان و تحلیلگران مبتنی بر زمین عمل می کند و دسترسی علوم باز به داده ها و تجزیه و تحلیل ها را امکان پذیر می کند و آماده سازی هوش مصنوعی را تسهیل می کند.
