NASA, 인텔 인공 지능 시스템에 의존하여 우주 탐험

NASA

그들이 일반적으로 가지고있는 큰 문제 중 하나는 NASA 자신의 연구원에 따르면 그들이 발사하는 각 임무에서 엄청난 양의 데이터 수집하는 경향이있는 데이터, 저장되기 전의 데이터가 나중에 대중에게 표시됩니다. 신중하게 분석해야합니다 미래의 임무에 가장 가치있는 것이 무엇인지 진정으로 결정합니다.

이 작업은 어떤 미션 중 가장 어려운 작업 중 하나이며, 미션은 일반적으로 나중에 분석을 위해 지구로 전송되는 다양한 데이터를 수집하도록 설계된 모든 종류의 기술을 갖추고 있습니다. 구체적으로 말하면,이 엄청난 양의 데이터를 모두 분석하려면 NASA 엔지니어가 며칠 이 엄청난 작업에서.

루나

NASA는 모든 우주 임무에서 오는 데이터 분석에 인텔의 인공 지능 시스템을 사용할 것이라고 발표했습니다.

정확하고 다양한 임무에서 지구에 도달하는 모든 데이터에 대한 분석을 개선하기 위해 NASA는 인텔과의 협업 프로그램 인공 지능 시스템을 활용합니다. 구체적으로 밝혀진 바와 같이 NASA와 협력 할 회사는 너바나는 2016 년 인텔이 인수 한 머신 러닝 작업 전문 기업입니다.

명심해야 할 중요한 점은이 협업이 당시에는 새로운 것이 아니라는 것입니다. NASA는 Nervana의 사람들이 만든 소프트웨어의 모든 이점을 테스트 할 기회를 가졌습니다. 북미 우주국 자체에서 조직 한 이벤트에서 이러한 모든 유형의 회사는 소프트웨어가 무엇을 할 수 있는지, 데이터 복구 및 분석 분야에서 권위있는 기관의 전문가를 어떻게 도울 수 있는지를 보여줄 수있었습니다.

심층 학습

Nervana 소프트웨어는 기록적인 시간 내에 NASA 임무의 데이터를 분석하도록 관리합니다.

이러한 테스트 후 NASA는 인텔이 몇 달 전에 인수 한 회사 인 Nervana가 개발 한 기술 중 하나를 시작하기로 결정했습니다. 이 기술의 사용 예는 북미 우주국 자체에 의해 공개되었으므로 200TB 이상의 데이터 분석 이를 통해 위성에서 수집 한 이미지를 통해 완전히 자율적 인 달의 3D 그림을 만들 수있었습니다.

이 흥미로운 작업 외에도 테스트를 거친 소프트웨어는 일련의 달의 극의 특정지도 어려움에도 불구하고, 별의 가장 풍부하고 접근하기 어려운 지역에 위치한 분화구조차도 같은 분화구를 나타낼 수있었습니다.

세부적으로 NASA 자체에서 언급했듯이 작업 팀은 이러한 유형의 인공 지능을 사용하기 때문에 달의 일부에 대한 응집력있는지도를 개발하는 데 몇 주 밖에 걸리지 않을 수 있습니다. 이 작업은 98 % 정확도.

인텔

NASA는 인텔에서 개발 한 소프트웨어에 대한 전체 액세스 권한을 갖게됩니다.

에 의해 출판 된 보도 자료를 기반으로 함 인텔, NASA가 기술에 대한 완전한 액세스 권한을 갖는 방법에 대한 언급이 있으면 Nervana가 당시 개발 한 소프트웨어와 우주 산업에서의 사용 측면에서 장점에 대해 이야기합니다.

팀은 딥 러닝이 인간 전문가와 동일한 결과를 대폭 향상된 속도로 달성 할 수 있음을 보여 주었으며, 딥 러닝 기술을 사용하여 태양계의 모든 암석 물체에 대한 세부지도를 자동화 할 수 있음을 시사했습니다.

Intel Nervana는 연구자와 데이터 과학자가 인공 지능을 사용하여 세계에서 가장 큰 문제를 해결할 수 있도록 특별히 설계되었으며 우주 여행 가속화와 같은 문제에 이상적입니다.


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