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连络东谈主员初次在天外测验机器学习模子。图片开首：牛津大学官网
据英国牛津大学官网29日报谈，该校科学家初次在外天外一颗东谈主造卫星上测验了一个机器学习模子，这一效果可结束好多应用规模的及时监测和决议，有望透澈更正遥感卫星的智商。联系论文也曾提交于近期举行的外洋地球科学与遥感讨论会。
遥感卫星汇聚的数据是航空测绘、天气预告、丛林监测等许多要害活动的基础。当今，大宽绰卫星只可被迫地汇聚数据，无法作出决定或检测变化，数据必须中继到地球进行惩办，而这雷同需要数小时以至数天时辰，从而截止了东谈主们识别当然灾害等事件、赶紧移交的智商。
在最新连络中，连络团队在卫星上测验了一个浅近的模子RaVAEn，以从卫星胜利拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模子基于“小样本学习”圭臬，当模子只好几个样本可供测验时，该圭臬使模子偶然学习最迫切的特征，其要害优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模子得以更高效动手。
色越吧哥雷同，设立一个机器学习模子需要几轮测验，而新模子在约1.5秒内就完成了测验阶段(使用了1300多张图像)。当团队讹诈新数据测试该模子的性能时，其会在约1/10秒内自动检测到云是否存在。
连络东谈主员示意，该模子可很好地允洽不同的任务，并使用其他步地的数据。他们当今谋略设立更先进的模子，以自动分歧对东谈主类产生紧要影响的变化(如激流、失火等)和当然变化(如不同季节树叶颜料的变化)。另一个谋略是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像设立模子，以检测甲烷泄露，并移交征象变化。
此外漫展偷拍，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条目影响，因此需要如期校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一繁难。