NASA一直是個非常神奇的存在,作為拿了川普200億撥款的國家航天局,全世界的人們都好奇他們到底在干嘛。
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是的,就在東部時間時間12月14日,NASA正式宣布在一個恒星周圍發現有 8 顆行星組成的行星系統——開普勒90系統,有史以來科學家第一次發現了一個和太陽系一樣的8顆行星的星系。而這次發現離不開谷歌AI的助攻,利用谷歌的機器學習分析開普勒太空望遠鏡的數據,實現了更高的分析效率。
沒想到,在NASA開墾浩瀚星海的道路上也有AI的參與,其實NASA早就利用AI做到了很多事。
AI是噱頭?難道NASA拿了谷歌的贊助費?
作為目標是星辰大海的NASA一直是科技的堅定簇擁者,國際空間站中有微軟的Hololens,還用HTC的Vive和Manus VR手套來訓練航天員,和AI的緣分可以追溯到2010年甚至更早。
在2010年,NASA就向波士頓大學尋求合作,希望在機器人探測中加入AI大腦,使其通過低像素傳感器就能進行作業。后來這家從波士頓大學中誕生的企業Neurala為NASA開發了火星大腦,讓NASA的火星探測器可以利用傳感器快速識別周圍物體,并且只需基礎的本地計算環境就能運行。
后來NASA就開始和各種科技企業瘋狂成立合作項目,像是和谷歌成立的“量子人工智能實驗室(QuAIL)”和英特爾一起創立前沿發展實驗室(FDL)等等。
在和谷歌的合作中,NASA利用谷歌的Tango技術打造了三款分別名為Batman、Joker和Nightwing的AI操控無人機,利用深度傳感器+寬視野攝像頭配合地圖定位實現自主移動,還利用視覺慣性測距做運動追蹤來躲避障礙。NASA還舉辦了一場人類和AI的無人機比賽,雖然惜敗卻為“無人無人機駕駛”這個概念吸引了大量的關注。
至于英特爾,則擔負起了和NASA一起保護宇宙安全的重任。雖然沒有透露太多信息,但NASA在FDL的分享會上表示,利用太陽風暴、流星雨等等的歷史數據對AI進行訓練,理想狀態下可以從日常數據中識別出危險情況出現的可能性。英特爾應該在其中負責數據訓練方面的工作。這次和谷歌一起發現開普勒90也是一樣,NASA提供數據,谷歌提供算力。NASA甚至還說過,要和谷歌一起研究宇宙中是否有外星生命的存在呢。
這么看來,NASA利用人工智能進行的研究似乎有些“務虛”。不過對于企業來說,和NASA、外星生命、防御宇宙這些詞沾上邊卻是一件很有宣傳點的事。雙方一拍即合,一方提供資金和算力,另一方借此來開墾宇宙中無限的數據。
方法更重要,AI才是宇宙級學霸
那么對于天文、宇宙這方面的工作來說,到底適不適合應用人工智能技術呢?
答案是當然的。
第一,由于載人成本過高、危險系數大,宇宙探索、星球探索這類工作都在無人化傾斜。
第二,NASA所做的工作中有很大一部都是對傳感器回傳圖片資料進行分析,分析圖像當然是人工智能最擅長的工作。
第三,另外就是航空、天文領域是一個數字化、信息化程度相當高的領域,適合挖掘歷史數據,訓練各種幫助科學家工作的算法模型。
就拿發現新行星這件事來說,這一次發現開普勒90應用的是凌日法,也就是即通過觀測行星飛到恒星前面擋住了一部分恒星的時候恒星亮度的變化。但會影響亮度變化不僅有行星,還會有黑子等等。
谷歌研究人員選擇把問題丟給黑盒子,利用以往開普勒望遠鏡發現的行星系統光變曲線數據訓練卷積神經網絡,通過得來的模型再去跑望遠鏡拍下的數據,最終輔助科學家們發現了開普勒90.
關于這一次發現,重要的不僅僅是成果而是方法。谷歌團隊表示,利用歷史數據訓練模型,僅僅花費了2個小時。這樣的學習速度是人類完全不能比擬的。看來有了人工智能的幫助,我們有希望盡早完成對銀河系中上千億恒星的分析,或許發現外星生命、找到另一個地球等等出現在科幻片中的愿景,就能在我們的有生之年實現了呢?
有生之年,你也能享受到NASA出品的AI技術
在有生之年能不能見到外星人不一定,但我們在有生之年里,一定能應用上“NASA出品”的新技術。
NASA雖然醉心于星辰大海,但那些在航空工作中驗證過的技術正在慢慢來到民用市場。
比如NASA的噴氣實驗室和美國國土安全局共同研發出了個名為AUDREY系統,在火災現場,AUDREY可以通過收集火場溫度、氣體和其他危險信號數據后引導急救人員安全通過火場。
對于急救人員來說,在火場中不必再依靠自身的第五感找到逃生之路,AUDREY可以在監控時預測到他們所需的資源,并幫助他們逃離火海。
還有NASA的衛星遙感技術,不光可以精確的識別全球污染情況,還能通過圖像識別來提取出很多數據,像是地球上究竟有多少顆樹。如今同樣的技術已經被應用到環保、農業等等多個領域當中。
所以,別管NASA用AI找外星人是不是噱頭,重要的是NASA正在讓種種新技術不斷萌發、成熟,讓AI在走向太空的同時,也走入我們的生活。
網站名稱:NASA將要用AI技術探索星辰大海
網頁路徑:http://vcdvsql.cn/article0/depoo.html
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