NASA收集了大量數據，但從所收集的數據中得出有用的信息卻又是另外一回事了。據TC報道，NASA已經開始招募像英特爾這樣的科技公司，去幫助它分析數據。它的合作夥伴包括英特爾2016年收購的深度學習公司Nervana，它可以幫助將數字轉化為有用的信息。
通過人工智能係統，研究人員能夠分析從衛星收集的大量月球3D圖像，總數據量達到了約200TB。從圖像中，研究人員可生成月球的兩極的地圖，並詳細定位出隕石坑的位置，這需要克服了因表麵陰影帶來的度困難。
英特爾人工智能產品部總經理Naveen Rao稱，"NASA收集的數據遠遠超出了其理解能力。研究界通常在獲取最新最好的計算工具上比不上企業。"這也是英特爾想幫忙的原因。
他還說，研究人員可以在大約兩個多星期內使用大部分現成的技術來研究這些數據，而用Nervana的係統能夠完成任務時，人類研究隻需要兩三個小時左右的時間，準確率為98.4％。
擁有了這些數據結果，NASA可以在月球上確定更好的著陸點，還能增加月球車的太陽能的接受量。它也有可能幫助實現部署自動駕駛的探測車，因為能得到更詳盡的月球表麵圖像。
這項計劃也是NASA前沿發展實驗室FDL的一部分，它想用人工智能技術解決空間探索問題，比如空間資源和行星防禦。這些問題很適合用機器學習來解決，因為往往涉及大量數據，並從中推理出有用的知識。
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深度學習進入太空，用於尋找月球登陸點 | 雷鋒網
據TC報道，NASA已經開始招募像英特爾這樣的科技公司，去幫助它分析數據。它的合作夥伴包括英特爾2016年收購的深度學習公司Nervana。
5 小時前深度學習進入太空，用於尋找月球登陸點-起通網
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