NASA использует технологии глубокого обучения для поиска посадочных мест на Луне
Одной из наиболее трудоемких задач американского космического агентства NASA является сбор и обработка данных. Чтобы решать эту задачу наиболее эффективно, NASA заключило партнерство с Intel. Для преобразования собранных массивов данных в полезную информацию оно использовало технологии глубокого обучения стартапа Nervana, который производитель чипов купил в 2016 году.
С помощью системы искусственного интеллекта исследователи обработали около 200 Тбайт трехмерных изображений Луны, собранных множеством спутников. Так они смогли преодолеть трудности детализации кратеров, расположенных в затененных областях естественного спутника Земли, и сгенерировать полноценные карты полюсов.
"Технологии сбора данных NASA сильно обогнали способность агентства вычленять из них информацию, - сказал руководитель подразделения по исследованиям в области искусственного интеллекта Intel Навин Рао. - В сфере исследований обычно меньше доступа к новейшим и лучшим вычислительным инструментам, чем у большинства компаний. Но как ученый я принципиально полагаю, что нам необходимо поддерживать эти исследования".
Рао рассказал, что исследователи сумели обработать все данные примерно за две с половиной недели. По большей части они использовали готовые технологии Intel. Система Nervana приблизительно за минуту выполняла задачи, на которые у исследователей NASA уходит от двух до трех часов. Точность работы системы составила примерно 98,4 %.
Благодаря этим данным агентство сможет обнаружить более подходящие места для посадки луноходов. Это, в свою очередь, позволит машинам более эффективно использовать солнечную энергию для работы бортовой аппаратуры. Также технологии искусственного интеллекта могут помочь с запуском самоходных луноходов, поскольку позволят создавать более детализированные изображения лунной поверхности.
