Yapay zeka ile uzaktaki ayı tanıyın
Son yıllarda bilim kurgu filmlerinde "Ay" adında bir başyapıt var.
Film, klonlama ve yapay zeka gibi geleceğin teknolojilerinin insanlığa getireceği zorlukları ve yalnızlığı tartışıyor.Filmin arka planı Ay'a dayanıyor.
Filmde ay, insan klonlama ve yapay zeka teknolojisi için bir test alanıdır. Teknolojik çıkarlara dayalı komplo ve etik zorluklar da ayın yalnız ve uzak aşamasında ortaya çıkar.
Yapay zeka ile ilgili birçok hikaye evrende yer alır, belki de evrenin, yaşamın ve YZ'nin önermeleri insanın keşfetme arzusunu ve engin sonsuzluğun önüne önemsizlik hissini getirebildiği için. Duygusal rezonansı bir kenara bıraksak bile, ay ve yapay zekanın hala bazı pratik bağlantıları var.
Ayın en yuvarlak olduğu bu günde, yapay zekanın insanları aya nasıl yaklaştırabileceğini de görebiliriz. Belki gelecekte bir gün, yapay zekayı ay üzerinde çalışmak ve yerleşmek için kullanabiliriz.
Sonuçta, geleceğin cazibesi belirsizlikten geliyor.
Ay görüntülerini ve verilerini işlemek için derin öğrenme
Yapay zeka ve ay arasındaki en doğrudan bağlantı, NASA tarafından önerilen FDL serisi sınır geliştirme laboratuvarı planları olmalıdır.
Bu planda NASA, uzay araştırmalarıyla ilgili çeşitli sorunları ele almak için yapay zekanın teknolojik gelişimini kullanmayı umuyor. Özellikle önemli bir nokta, şu anda NASA tarafından toplanan büyük miktarda veriyi analiz etmek için yapay zeka kullanmaktır - sonuçta pek çok uydu, gezegen keşif aracı ve astronomik teleskoplar herhangi bir zamanda veri kaydediyor ve topluyor ve bu verilerin işlenmesinin iş yükü insandan uzak. Dayanabilir.
Bu, yakalanan ay görüntülerinin ve diğer verilerin işlenmesini içerir.
NASA, bir derin öğrenme sistemi kurarak, uzun bir süre boyunca elde edilen çok sayıda ayın 3B görüntüsünü birden çok açıdan analiz edebilir. Daha eksiksiz ve doğru bir Ay yüzeyi topografyası veri tabanını ana hatlarıyla belirtir ve dünya, ay ve güneş arasındaki yörüngeyi daha doğru bir şekilde tahmin edebilir.
Bunun temel önemi, ayın devrim hızının, ayın geniş bir alanının gölgede saklanmasına neden olmasıdır, bu da ayın incelenmesi ve daha fazla ay inişine büyük zorluklar getirir. Mevcut verilerden ve sinir ağları ve diğer teknolojiler aracılığıyla kendi kendine çıkarımdan öğrenmek, ayı ve gölgelerdeki kutuplarını keşfetmeyi mümkün kılabilir.
Diğer bir gereklilik ise, NASA'nın aynı anda ay görüntüsü verilerini çeken çok sayıda uyduya sahip olması ve ay yüzeyindeki gezginin doğru verileri döndürmesidir. Ancak bu veriler dağınık ve çok büyüktür, entegrasyon analizi görevini manuel olarak tamamlamak zordur. Bu nedenle, verileri işlemek için derin öğrenme teknolojisini kullanmak en uygun seçenek haline geldi.
Yapay zekanın ay verilerine uygulanması yalnızca ileriye dönük araştırma değeri değil, aynı zamanda çok özel uygulama senaryolarına da sahip. Örneğin, ay sondaları için en iyi iniş noktasını hesaplamaya yardımcı olur, yörünge hesaplamalarını kullanarak güneş enerjisini en üst düzeye çıkarmak için ay gezgininin rotalarını çıkarır, böylece hizmet ömrünü uzatır, yüksek hassasiyetli ay çevre verilerini çıkarır ve bilim adamlarının ay jeolojik bilgilerini analiz etmesine yardımcı olur.
İleride aya iniş yeniden açıldığında, yapay zeka tarafından çizilen yüksek hassasiyetli ay haritası daha önemli hale gelecek.
Ve NASA'nın ay verilerini yapay zeka ile işlemesi, esas olarak Intel gibi yapay zeka devleri ile proje işbirliğine dayanıyor. Bu model gelecekte Çin'de iyi bir şekilde geliştirilebilir.
Ay keşif yolculuğunda yapay zeka
Yukarıda bahsedilen ay inişi, ancak hepimiz biliyoruz ki, insanlı uzay uçuşunda çok sayıda gizli güvenlik tehlikesi ve maliyet sorunu var çünkü insanlar ayın yeniden fırlatılması için program koymamışlardır. Bu koşulların kısıtlamaları, çoğu ülkenin aşırı siyasi ve ekonomik ortamda ulaşılan aya insan misyonunu aceleyle taklit etmesini engelledi. Yazık olduğu söylenebilir.
İnsanlı uzay uçuşunda ve gezegene iniş araştırmalarında, yapay zeka giderek daha önemli bir rol oynuyor.
Örneğin, uzay aracının fırlatılması ve uzay istasyonlarının kurulması sırasında en önemli bağlantı risk kontrolüdür. Şimdiye kadar, roket fırlatmaları ve uzay istasyonu bakımı her zaman oldukça tehlikeli görevler olmuştur. Herhangi bir küçük kusur, son derece ciddi kazalara neden olabilir.
Önemli tehlike kaynaklarından biri, havacılık motorları gibi ekipmanların son derece karmaşık olması ve gerçek zamanlı olarak izlenememesi ve sorun çıkarılamamasıdır. İnceleme ve fırlatma arasındaki zaman ve adım molası nedeniyle, kaza sorunu tamamen ortadan kaldırılamaz.
Roketler ve uzay mekikleri için genel bir kaza inceleme sistemi oluşturmak için AI teknolojisini kullanan havacılık uzmanları zaten var. Antropomorfik bilgi ağı harita modeli aracılığıyla, ekipmanın güvenliğini ilk seferde izlemek için algılanabilir ve kontrol edilebilir bir uzay aracı güvenlik matrisi oluşturulur.
Bu, uzay araçları için aktif bir güvenlik izleme sistemi olarak biliniyor ve bu sistemi gelecekte evrensel hale getirebilecek perde arkasındaki kahraman, yapay zekanın getirdiği veri algılama ve genel öğrenme yeteneklerinden geliyor.
Ayrıca astronot yardım sistemleri oluşturmak için yapay zeka kullanmak da önemli konulardan biridir.
Evrende astronotların duyuları çok sayıda çevresel kısıtlamaya tabidir ve dışarıyı dünya kadar doğru algılayamaz. Şu anda, akıllı kokpit yönetim sistemi bu alanda nispeten olgundur. Makine öğrenimi yoluyla geçmiş görevlerden ve kaza deneyimlerinden öğrenebilir ve astronotların yardıma ihtiyacı olduğunda daha optimize seçenekler sağlayabilir.
Elbette, Iron Man zırhı gibi "dadı yapay zekası" henüz mevcut değil, ancak akıllı sistemler aracılığıyla uzay araçlarını, uzay kıyafetlerini ve yerleştirme sistemlerini izlemek giderek mümkün hale geliyor.
Bir diğer önemli sahne, astronotların başka gezegenlere iniş yaptığı planlama ve çizelgeleme sistemindedir. Uzaylı inişi için en büyük tehlike, beklenen iniş sahnesi ile gerçeklik arasındaki tutarsızlıktan veya diğer bilinmeyen faktörlerden kaynaklanır. Burada kullanılabilecek şey, sinir ağı teknolojisinin bulanık ortamları algılama ve yargılama yeteneğidir. Bulanık algı verileri ve büyük veri tabanlarının bağlantısı yoluyla, astronotların iniş planlarını gerçek zamanlı olarak ayarlamasına yardımcı olmak, yapay zekanın uzaylılara iniş yaparken sağlayabileceği en önemli yardımlardan biridir.
Aslında, havacılık alanında pek çok yapay zeka vardır.İşte, aya iniş önermesi altında en olası karşılaşmalardan sadece birkaçı. Bilinmeyeni keşfetmek, yapay zekanın uzay keşiflerine getirdiği önemli bir yardım olan güvenliğe dayanmalıdır.
Ay'ın dünya üzerindeki etkisini anlamak için yapay zeka kullanın
İnsanların aya nasıl gittiğine ek olarak, yapay zeka da yardımcı olabilir, ayın bizim üzerimizde ne tür bir etkisi olduğunu bize bildirin.
Birçok veri analizine göre, ayın yerçekiminin dünya üzerindeki etkisinin var olduğunu biliyoruz. Bununla birlikte, bilim camiasının bu etkinin ne kadar büyük, güçlü ve sık olduğu konusunda fikir birliği yoktur.
Bazı insanlar, ayın yer çekiminin sıradan insanlar tarafından algılanabileceğini söylüyor. Örneğin, epilepsi, cüzzam ve diğer hastalıkların dolunay çevresinde daha yüksek insidansı vardır (bunun ünlü kurt adam efsanesine yol açtığı söylenir). Depremler ve volkanik patlamalar gibi felaketlerin de yeryüzündeki ayın manyetik alanıyla yakından ilgili olduğu söyleniyor. Birçok profesyonel veri testi bile bu ifadeyi doğruladı.
Elbette, ay yer çekiminin gelgitler ve balık sürüleri üzerindeki etkisinin gerçek olduğu daha yaygın olarak kabul edilmektedir. Beklenenden daha güçlüydü. Ayın yerçekiminin dünya üzerindeki rolünü keşfetmek, denizcilik ve balıkçılık endüstrileri üzerinde çok doğrudan bir etkiye sahiptir.
Bu bağlamda, yapay zeka teknolojisinin dünyadaki gelgitler, depremler, volkanlar ve diğer çevresel verilerin yanı sıra balık okulları ve göçmen kuşlar gibi biyolojik verilerin yanı sıra ay evresi verilerini entegre etmek ve analiz etmek için kullanılması önemli bir konu haline geldi.
Şu anda, NASA gibi dünyanın ana astronomik kurumları bir dizi ay yerçekimi ve deniz ortamı veritabanları kurmuştur.Bu veritabanlarının büyük veri + sinir ağı aracılığıyla analizi, bilim adamları ve kurumsal hizmet kuruluşları için ana araştırma yöntemi haline gelmiştir.
Ay'ın dünya üzerindeki gerçek etkisi henüz daha fazla test edilmemiş olsa da, ayın evreleri, gelgitler ve hidroloji gibi verilere dayanan yüksek hassasiyetli ve gerçek zamanlı seyir bilgi hizmetlerinin sağlanması ortaya çıkmıştır.
Veri + AI aracılığıyla dünyaya daha iyi bakıyoruz ve ay ışığı her zaman kaçırmadığımız bir sahne.
Daha heyecan verici içerik için Titanium Media WeChat ID'yi (ID: taimeiti) takip edin veya Titanium Media Uygulamasını indirin
