本文摘要:即使在这个高速数据分析的时代,研究可能撞击地球小行星的图像时,敏锐的人眼一般也很优秀。

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即使在这个高速数据分析的时代,研究可能撞击地球小行星的图像时,敏锐的人眼一般也很优秀。但是人工智能(AI )的出现带来了好的方案。总部位于加利福尼亚州ElSegundo的航空航天公司(AerospaceCorporation )现在正在测试AI软件,目的是推迟天文学家对具有威胁性的地球附近天体(NEO )的鉴定和跟踪。NASA的行星防卫协议事务所已经被大量的望远镜使用,正在寻找和监视可能与地球相撞的地球附近的天体。

但是,这家非营利航空航天公司的AI团队与NASA合作开发了名为NEOAID (地球附近天体的人工智能观测)的软件,确实区分了可能构成威胁的小行星和彗星的误报。每天晚上,位于亚利桑那州图森市MountLemmon的卡特琳娜上空测量等地方的研究者都在仔细研究数百张星域图像,搜索需要更好观察的缓慢移动物体。

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在这里,AerospaceCorporation的人工智能工程师利用100TB的数据建立和训练人工智能模型,训练的模型可以分类出需要更多分析的NEO目标。据AerospaceCorporation介绍,这种新的AI技术已经将“天空测量”的性能提高了10%,不存在更大的发展空间。

NASA地球附近的天体研究中心已经发现了90%以上的直径1公里以上的NEO,现在NEO计划的重点是寻找90%的直径140米以上的NEO。但是,直径10-20米的宇宙岩石与地球相似的距离比从月球到地球的距离更近。这种情况每月最少发生一两次,如果知道这些物体中的任何一个落入人口密集地区,损失是毫无疑问的。

那么,这种新的AI技术到底会如何协助NASA展开现在的搜索呢? 美国航天局依然依靠人眼确认NEO的威胁评价。现在的期望是,可以用AI将图像分类为优先级高还是低,从而修改整个过程。AerospaceCorporation公司的人工智能分析和创造部门的高级项目负责人JonNeff透露,该公司开发的软件技术增加了人类观察者必须审查的欺诈认识的数量。他回答说,人眼和大脑非常善于发现图像的微小差异。

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通过训练神经网络,天文学家可以模仿人类对用望远镜拍摄的夜空图像进行分类的方式,识别NEO可能性高的物体。但是Neff迅速认为这种新的NEOAID技术并不替代这些,而是与现有测量方法的优点互补。关于技术成本? 据Neff介绍,原型软件的开发成本约为5万美元,可运行的软件系统最终将花费约50万美元。

贪图地球文明的彗星大部分对天文学家来说依然是死角,如何有助于天文学家早期发现这颗彗星呢? Neff说,与癌症一样,生存的关键是早期发现和临床。第一步是将望远镜对准可能寻找这种彗星的地方。

下一步是分类数百万个图像,找到少量可能受到威胁的物体。“我们的技术有助于加快探测新物体的速度,拯救地球文明。

》Neff说:“如果需要尽快发现威胁,我们有时间避免这些威胁。

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