机器学习模型首次在太空检测云层变化

根据英国牛津大学官方网站的信息，该校科学家首次在外太空一颗人造卫星上训练了一个机器学习模型，这一成果可实现很多应用领域的实时监测和决策，有望彻底改变遥感卫星的能力。相关论文已经提交于近期举行的国际地球科学与遥感研讨会。

在最新研究中，研究团队在卫星上训练了一个简单的模型RaVAEn，可以从卫星直接拍摄的空中图像中检测出云层的变化。该模型基于“小样本学习”方法，当模型只有几个样本可供训练时，该方法使模型能够学习最重要的特征，其关键优点是可将数据压缩成更小的代表数据，使模型得以更高效运行。

研究人员表示，该模型可很好地适应不同的任务，并使用其他形式的数据。他们目前打算开发更先进的模型，以自动区别对人类产生重大影响的变化（如洪水、火灾等）和自然变化（如不同季节树叶颜色的变化）。另一个目标是为更复杂的数据，如高光谱卫星拍摄的图像开发模型，以检测甲烷泄漏，并应对全球气候变化。

此外，传统机载卫星传感器容易受到恶劣环境条件影响，因此需要定期校准，而在外层空间使用机器学习有助于克服这一难题。美国宇航局表示，这一合作项目旨在通过使用人工智能技术，加强对太空碎片的监测，从而减少航天器发生碰撞的可能性。

（编辑：银川站长网）

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