看到標題，你一定在疑惑，飛行器的著陸點和英特爾人有什麼關係呢？殊不知，這其中大有奧秘，我們快來一起看看吧！
美國宇航局的能力一直令人歎服，其收穫的數據的數量之大令人咋舌，但是手機信息和獲取有用信息完全是兩碼事，這就需要一些能人來幫忙了，於是美國宇航局招募了一些像英特爾一樣的大型科技公司，處理他們收集的數據。這些合作伙伴中有2016年收購的深度學習創業公司。
深度學習創業公司，其優勢所在就是，將龐大的數據轉化成有效信息。該公司通過人工智能系統，能夠處理大約200T的數據。於是，深度學習創業公司，處理了一組調查衛星收集的月球3D圖像的數據，研究人員繪製出了月球兩極的地圖，克服了在陰影表面的隕石坑中細緻觀察隕石的困難。
英特爾的總經理，人工智能產品集團Naveen Rao表示，NASA收集的數據遠遠超出了他們研究人員的理解能力，與很多公司相比，研究領域很難像這樣接觸到如此強大的計算工具，但是，作為一名科學家，從根本上覺得，他們需要有人肯定他們的努力。
饒毅說，研究人員能夠在大約兩週半的時間裡，利用公司提供的大部分現有技術，處理大量的數據。軟件系統能夠完成研究人員兩到三個小時才能完成的任務，其準確率在98.4％左右。
這一數據意味著，美國宇航局可以通過這種計算方法在月球探測器的表面上能夠找到更好的著陸點，其中包括增加太陽能的曝光度，以幫助增強車載功能。它也有可能幫助美國航天局實現其部署自動駕駛探測器的目標，這將有利於繪出更復雜的月球表面圖像。
這個項目是為期八週的活動的一部分，在美國國家航空航天局的前沿開發實驗室，該實驗正在尋找利用人工智能解決廣泛問題的方法，從而獲取太空資源並且提供行星防禦。
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