NASA宇宙探索的背后,机器学习的力量不可忽视

2020 年 3 月 26 日

NASA宇宙探索的背后,机器学习的力量不可忽视

NASA 不仅是软件工程的鼻祖,在软件架构方面的造诣也是极为先进的。我们曾经编译过《太空不惧宕机,软件工程鼻祖 NASA 是怎么做到的?》。毫不意外的是,在机器学习领域中,NASA 也丝毫不逊于那些世界级科技大厂,让我们来看看,NASA 都使用了哪些机器学习技术?

机器学习在太空探索中必不可少

从研究地球外层大气到寻找其他星球上的生命迹象,都有 NASA 参与的痕迹。在当今这个万物离不开数据的时代,机器学习在太空发现领域扮演着重要的角色。NASA 的各种航天器和卫星所生成的数据量惊人(举个例子,仅斯隆数字化巡天(Sloan Digital Sky Survey )一个项目,未来将生成 5000 多万张星系的图像),因此,为了识别这些数据中的模式,机器学习是必不可少的。

未来,机器学习还可以用来检测宇航员在太空中的健康状况、进行航天器的智能化维修、在其他星系中发现更多的行星以及进行一些更为奇妙的探索。事实上,只要涉及到太空和机器学习,就意味着有无限可能。

这里,我们就先来了解下 NASA 都使用了哪些机器学习应用来进行太空探索。

NASA 用到的机器学习应用

火星上的漫游车:勇气号和机遇号

如果你认为 Tesla、Google、Uber 等是第一批大举投资自动驾驶汽车的公司可能就错了,实际上,早在十年前,NASA 就已经为发明了可以用在火星上的无人驾驶探测车——火星漫游车(Self-Driving Rovers on Mars)。2004 年,火星漫游车“勇气号”(Spirit)和“机遇号”(Opportunity)就搭载了一套基于机器学习的导航和驾驶系统,称为 AutoNav。2011 年发射的另一辆火星漫游车“好奇号”(Curiosity),也搭载了 AutoNav,直至现在,这辆火星漫游车仍然在火星上进行探索,它的任务是寻找水以及其他能够使火星适合人类去探索的物质。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/jFeDD9NMRfJPZCt39kqa 】。未经作者许可,禁止转载。

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