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深度学习进入太空,用于寻找月球登陆点_亚博APp

编辑:亚博APp网页版 来源:亚博APp网页版 创发布时间:2021-02-24阅读4805次
  本文摘要:美国宇航局收集了大量数据,但从收集的数据中得出结论简单的信息是另一个事实。

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美国宇航局收集了大量数据,但从收集的数据中得出结论简单的信息是另一个事实。据TC报道,NASA已经开始招募像英特尔这样的科技公司,协助分析数据。

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其合作伙伴还包括英特尔2016年收购的深度自学公司Nervana,有助于将数字转换为简单的信息。通过人工智能系统,研究人员需要分析从卫星中收集的大量月球3D图像,总数超过约200TB。

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从图像中,研究人员可以分解月球的两极地图,详细定位有陨石坑的方向,必须解决表面阴影给予的困难。英特尔人工智能产品部总经理Naveen称,NASA收集的数据远远超过了理解能力。研究界一般提供最近最差的计算工具不及企业。

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这也是英特尔想要的原因。他还说,研究人员可以在大约两周内用于大多数现成技术来研究这些数据,当Nervana的系统需要完成任务时,人类研究只需要大约两三个小时,精度为98.4%。享受这些数据结果,美国宇航局可以在月球上确认更好的着陆点,也可以减少对月球车太阳能的拒绝接受。

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它还可以协助构建自动驾驶的探测车,因为它可以获得更详细的月球表面图像。该计划也是美国宇航局前沿发展实验室FDL的一部分。它希望人工智能技术解决空间探索问题,如空间资源和行星防卫。这些问题适常适合机器学习来解决问题,因为它们经常涉及大量的数据,并且通过推理小说有简单的科学知识。

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