NASA разработало алгоритм машинного обучения для ускорения анализа данных марсохода
Когда роботизированный марсоход оказывается на другой планете, учёные имеют ограниченное время для сбора данных из-за короткой продолжительности миссии и длительности экспериментов. Чтобы оптимизировать этот процесс, исследователи из Центра космических полетов имени Годдарда NASA изучают использование машинного обучения для ускоренного анализа данных, полученных марсоходом. Алгоритм машинного обучения будет протестирован на данных с Марса, собранных прибором MOMA (Mars Organic Molecule Analyzer), одним из основных научных инструментов предстоящей миссии ExoMars Rosalind Franklin Rover, возглавляемой Европейским космическим агентством (ESA). Марсоход, запуск которого запланирован не ранее 2028 года, нацелен на определение существования жизни на Красной планете в прошлом. «Этот алгоритм машинного обучения может помочь нам, быстро фильтруя данные и указывая, какие данные, вероятно, будут наиболее интересными или важными для изучения», — сказал Сян «Шон» Ли, эксперт NASA в области масс-спектрометрии в лаборатории планетарной среды. После того, как «Розалинда Франклин» соберёт образец и проанализирует его с помощью MOMA, данные будут отправлены на Землю, где учёные будут использовать полученные данные для принятия решения о наилучшем курсе дальнейших действий. Например, если будут обнаружены признаки крупных сложных органических соединений, смешанных с определенными минералами, то может быть рекомендован более глубокий анализ эт...
Студентка НГУ разработала алгоритм машинного перевода с русского языка на бурятский Выпускница бакалавриата Института интеллектуальной робототехники НГУ Дари Батурова в ходе ...
Летняя школа машинного обучения «Сколтеха» стартует в августе Центр прикладного ИИ «Сколтеха» в пятый раз соберет лучших студентов со всей страны на сво ...
CHASPIK.SPB.RU