彼らが通常抱えている大きな問題のXNUMXつ 米航空宇宙局（NASA） 彼らが立ち上げる各ミッションでは、彼ら自身の研究者によると、彼らはそれを 膨大な量のデータ 彼らは通常彼らから収穫し、保存されて後で一般に公開される前のデータ、 注意深く分析する必要があります どれが将来の任務にとって最も価値があるかを真に決定するため。
この作業は、ミッションの中で最も難しいもののXNUMXつであり、ミッションには通常、後で分析のために地球に送信されるさまざまなデータを収集するように設計されたあらゆる種類のテクノロジーが装備されています。 詳細として、この膨大な量のデータをすべて分析するには、NASAのエンジニアが専念する必要があることを教えてください 数日 この巨大な仕事で。
NASAは、すべての宇宙ミッションからのデータの分析にIntelの人工知能システムを使用することを発表しました
正確に、そしてさまざまなミッションから地球に到達するすべてのデータのこの分析を改善するために、NASAは インテルとのコラボレーションプログラム 彼らの人工知能システムを利用するために。 具体的には、明らかにされているように、NASAと協力する会社は ネルバナ、2016年にIntelに買収された機械学習タスクを専門とする会社。
覚えておくべき重要な点は、当時、このコラボレーションは新しいものではないということです。 NASAは、ネルバナの人々によって作成されたソフトウェアのすべての利点をテストする機会がありました 北米の宇宙機関自体が主催するイベントで、これらすべてのタイプの企業が、自社のソフトウェアの機能と、データの回復と分析において一流の機関の専門家をどのように支援できるかを示すことができました。
Nervanaソフトウェアは、NASAミッションからのデータを記録的な速さで分析することができます
これらのテストの後、NASAは、数か月前にIntelに買収されたNervanaが開発したテクノロジーのXNUMXつを開始することを決定しました。 この技術の使用例は、北米の宇宙機関自体によって明らかにされているように、 200テラバイトを超えるデータの分析 これにより、衛星によって収集された画像を通じて、完全に自律的な方法で月の3D図面を作成することができました。
この興味深い作業に加えて、テストにかけられたソフトウェアは、一連の 月の極の特定の地図 困難にもかかわらず、星の最も豊富でアクセスしにくいエリアにあるクレーターでさえ、同じクレーターを表すことができました。
詳細として、NASA自体からコメントされているように、このタイプの人工知能の使用のおかげで、作業チームが月の一部のまとまりのある地図を作成するのに数週間しかかからないように思われることに注意する必要がありますソフトウェア、この作業は記録的な速さで達成することができます 98％の精度.
NASAはIntelによって開発されたソフトウェアへのフルアクセスを持ちます
によって発行されたプレスリリースに基づく インテル、NASAがその技術に完全にアクセスする方法について言及されているところでは、Nervanaによって当時開発されたソフトウェアと、宇宙産業での使用に関するその利点について説明されています。
チームは、深層学習が大幅に改善された速度で人間の専門家と同じ結果を達成できることを示し、太陽系内のすべての岩石の詳細な地図が深層学習技術を使用して自動化できることを示唆しました。
Intel Nervanaは、研究者やデータサイエンティストが人工知能を使用して世界最大の課題のいくつかを解決できるように特別に設計されており、宇宙旅行の加速などの問題に最適です。