NASA 要用深度學習進入太空!找來 Intel 尋找月球登陸點

NASA 收集了大量數據,但從所收集的數據中得出有用的訊息卻又是另外一回事了。據 TC 報導,NASA 已經開始招募像 Intel 這樣的科技公司,去幫助它分析數據。
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Photo Credit:NASA
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本篇來自合作媒體 雷鋒網 ,INSIDE 經授權轉載。

NASA 收集了大量數據,但從所收集的數據中得出有用的訊息卻又是另外一回事了。據 TC 報導,NASA 已經開始招募像 Intel 這樣的科技公司,去幫助它分析數據。它的合作夥伴包括 Intel 2016 年收購的深度學習公司 Nervana,它可以幫助將數字轉化為有用的信息。

透過人工智慧系統,研究人員能夠分析從衛星收集的大量月球 3D 圖像,總數據量達到了約 200TB。從圖像中,研究人員可生成月球的兩極的地圖,並詳細定位出隕石坑的位置,這需要克服了因表面陰影帶來的困難。

Intel 人工智慧產品部總經理 Naveen Rao 稱:「NASA 收集的數據遠遠超出了其理解能力。研究界通常在獲取最新最好的計算工具上比不上企業。」這也是 Intel 想幫忙的原因。

他還說,研究人員可以在大約兩個多星期內使用大部分現成的技術來研究這些數據,而用 Nervana 的系統能夠完成任務時,人類研究只需要兩三個小時左右的時間,準確率為 98.4%。

擁有了這些數據結果,NASA 可以在月球上確定更好的著陸點,還能增加月球車的太陽能的接受量。它也有可能幫助實現部署自動駕駛的探測車,因為能得到更詳盡的月球表面圖像。

這項計劃也是 NASA 前沿發展實驗室 FDL 的一部分,它想用人工智慧技術解決空間探索問題,比如空間資源和行星防禦。這些問題很適合用機器學習來解決,因為往往涉及大量數據,並從中推理出有用的知識。


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