NASA confiará en los sistemas de inteligencia artificial de Intel para explorar el espacio

NASA

Uno de los grandes problemas que suelen tener en NASA en cada una de las misiones que ponen en marcha, según sus propios investigadores, lo tienen en la enorme cantidad de datos que suelen cosechar de las mismas, datos que antes de ser almacenados y posteriormente mostrados al público, deben ser cuidadosamente analizados para determinar verdaderamente cuáles son los más valiosos para futuras misiones.

Esta labor es una de las más duras de cualquier misión, más aún con el paso de los años, donde las misiones suelen ser equipadas con todo tipo de tecnología destinada a cosechar diferentes datos que, posteriormente, son enviados a la Tierra para su análisis. Como detalle, comentarte que, para analizar toda esta enorme cantidad de datos, los ingenieros de NASA necesitan dedicar varios días en esta ingente labor.

Luna

NASA anuncia que utilizarán los sistemas de inteligencia artificial de Intel en el análisis de los datos que llegan de todas sus misiones espaciales

Precisamente y para mejorar estas labores de análisis de todos los datos que llegan a la Tierra de diferentes misiones, la NASA ha decidido abrir un programa de colaboración con Intel para hacer uso de sus sistemas de inteligencia artificial. Concretamente y según ha sido desvelado, la empresa que colaborará con NASA será Nervana, empresa especializada en labores de aprendizaje automatizado que fue adquirida por Intel en 2016.

Un punto importante a tener en cuenta es que esta colaboración no es nada nuevo ya que, en su momento, NASA tuvo la ocasión de probar todas las bondades del software creado por los chicos de Nervana en un evento organizado por la propia Agencia Espacial Norteamericana donde se buscaba que todo este tipo de empresas pudieran demostrar de qué es capaz su software y de qué forma podían ayudar a sus especialistas en de la prestigiosa agencia en la recuperación y análisis de datos.

DEEP-LEARNING

El software de Nervana consigue analizar los datos de las misiones de NASA en tiempo récord

Después de estas pruebas, NASA decidió comenzar una de las tecnologías desarrolladas por Nervana, empresa que, recordemos, fue comprada hace algunos meses por Intel. Un ejemplo de uso de esta tecnología, tal y como ha sido desvelado por la propia Agencia Espacial Norteamericana, lo tenemos en el análisis de más de 200 terabytes de datos con los que se consiguió crear de forma completamente autónoma un dibujo en 3D de la Luna a través de las imágenes recogidas por un satélite.

Además de esta interesante labor, el software puesto a prueba consiguió generar una serie de mapas específicos de los polos de la Luna donde, a pesar de las dificultades, se consiguieron representar con bastante exactitud los cráteres de la misma, incluso los ubicados en la zona de más sobra y menos accesible del astro.

Como detalle, tal y como se ha comentado desde la propia NASA, destacar que al parecer un equipo de trabajo puede llegar a tardar semanas solamente en conseguir desarrollar un mapa cohesivo de una parte de la Luna mientras que, gracias al uso de este tipo de software de inteligencia artificial, se puede lograr realizar este trabajo en tiempo récord con una precisión de un 98%.

Intel

NASA tendrá acceso total al software desarrollado por Intel

Atendiendo al comunicado de prensa publicado por Intel, mismo en el que se hace referencia a cómo NASA tiene total acceso a su tecnología, se nos habla del software desarrollado en su momento por Nervana y sus ventajas en cuanto a uso para la industria espacial:

El equipo demostró que el deep learning podría lograr los mismos resultados que un experto humano con velocidades enormemente mejoradas, lo que sugiere que los mapas detallados de todos los objetos rocosos del sistema solar podrían automatizarse usando técnicas de deep learning.

Intel Nervana está diseñado específicamente para permitir a los investigadores y científicos de datos utilizar inteligencia artificial para resolver algunos de los desafíos más grandes del mundo, y es ideal para un problema como la aceleración de los viajes espaciales.


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