NASA использовало технологии глубокого обучения Intel для поиска посадочных мест на Луне

Одной из наиболее трудоёмких задач американского космического агентства NASA является сбор и обработка данных. Чтобы решать эту задачу наиболее эффективно, NASA заключило партнёрство 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 трёхмерных изображений Луны, собранных множеством спутников. Так они смогли преодолеть трудности детализации кратеров, расположенных в затенённых 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 (Naveen Rao). — В сфере исследований обычно меньше доступа к новейшим и лучшим вычислительным инструментам, чем у большинства компаний. Но как учёный 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 трёх 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.

Источник:

intel, nasa, глубокое обучение, искусственный интеллект, космос, луна

Читайте также