NASA将AI技术应用于空间科学中的问题

呆板进修是AI的一种，它行使一系列的算法和其他器材使计较机可以从数据中进修，从而比人类可以或许更快、更精确地举办猜测或对方针工具举办分类。因此，呆板进修被普及用于人脸辨认或保举智能算法。可是一些科学家以为呆板进修的应用范畴远远不止这些，乃至是地球之外。

实习自动驾驶汽车安详驾驶的计较机算法是否可以辅佐辨认四面的小行星或发明宇宙中的生命？这是美国宇航局的科学家一向在思索的题目，他们一向实行将先辈的计较机算法应用于太空科学中的题目，从而弄清这一点。

为了辅佐科学家们构建最先辈的研究器材，美国航空航天局（NASA）的开拓尝试室每年炎天城市将技能和太空研究者召集在一路群策群力，以开拓计较机代码。这项历时四年的打算是SETI研究所与NASA的Ames研究中心之间的相助搭档相关，两者均位于硅谷，哪里有孵化基地将人才聚积在一路，以加快打破性技能的成长。

在NASA之前的研究进程中，尝试室将科学和计较机工程专业的博士生与来自航天局、学术界和一些天下上最大的科技公司的专家配对。这种相助相关孝顺了硬件、算法、超等计较资源、资金、办法和主题专家的各类组合。尝试室开拓的全部AI技能将对内果真提供，个中一些已经辅佐辨认小行星、探求行星并猜测极度太阳辐射变乱。

为此，NASA研发团队的科学家Arney和Domagal-Goldman在Google AI的技能支持下开拓了一种新技能，该技能把贝叶斯神经收集陈设在太空望远镜中。该团队想知道，贝叶斯神经收集可否做得更好？

Arney说：“我们当即发明，在辨认WASP-12b大气中各类分子的品貌方面，贝叶斯神经收集比随机丛林具有更好的精确性。”

可是除了更好的精确性外，贝叶斯技能还提供了一些同样重要的对象：它可以汇报科学家猜测简直定性。Domagal-Goldman说：“在数据不敷以给出真实精确功效的处所，该模子更好地猜测错误功效，这对付我们信托这些猜测很是重要”。

（编辑：河北网）

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