高帯域幅デバイスでスペース目標を達成

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画像処理における人工知能 (AI) の使用は、宇宙と地球の探査に大きな進歩をもたらしました。 宇宙アプリケーションでは、望遠鏡、衛星、探査機などのさまざまな機器を使用して画像が取得されます。 ただし、大量のデータの処理には時間がかかり、大量の計算能力が必要になる場合があります。 ここで AI と強力なプロセッサーが登場します。

AI アルゴリズムは、業界をリードするプロセッサーのサポートにより、大量のデータを迅速かつ正確に処理できます。 また、以前のデータから学習して、新しいデータの分析を改善することもできます。 AI アルゴリズムは、画像内のパターンを認識し、分類し、異常を特定するようにトレーニングできます。

宇宙の画像処理における AI の主な用途の 1 つは、物体の検出と分類です。 たとえば、AI は小惑星やその他の天体の検出と分類に使用できます。 この情報は、これらの物体の軌道と地球への潜在的な影響を決定するために使用できます。 AI は、宇宙ミッションで懸念が高まっているスペースデブリを識別して分類することもできます。

AI と最先端のプロセッサーの組み合わせ

これは、より身近なオブジェクトにも当てはまります。 地球観測機器は、AI アルゴリズムとプロセッサーに依存して毎日大量の情報を収集します。 ただし、その生データを実行可能な情報に変換することは、特にどのデータ ポイントが最も重要であるかを機器が判断する必要がある場合には、真の課題です。

山火事、有害な藻類の繁茂、火山の噴火、大雪などが発生します。 これらの出来事をより良く観察できれば、世界を人間にとってより安全でクリーンにすることで対応する機会が得られるでしょう。

AI と最先端のプロセッサーを使用して、望遠鏡や衛星によって撮影された画像の解像度を向上させることもできます。 これらの機器で取得したデータを分析することで、AI アルゴリズムがノイズを除去し、画像の鮮明さを向上させることができます。 これは、科学者が天体の構造と組成をより深く理解し、他の惑星の水を検出するのに役立ちます。 これらの惑星の表面のスペクトル特徴を分析することにより、AI アルゴリズムは水の存在を検出できます。 この情報は、これらの惑星が居住可能かどうかを判断するために使用できます。 AI は、これらの惑星上の他の重要な鉱物や資源も特定できます。

AMD プロセッサと AI の進歩により、宇宙探査の無限の可能性が可能になりました。

AMD プロセッサは、高スループット、低遅延、無制限の軌道内再構成可能性により、宇宙アプリケーション向けの画像処理を変革しています。 これにより、科学者は大量のデータを迅速かつ正確に分析できるようになります。 AI アルゴリズムと組み合わせると、AMD Kintex^TM UltraScale、AMD Versal^TM SoC、および AMD Virtex^TM デバイスは物体を検出して分類し、画像の解像度を向上させ、他の惑星にある水やその他の不可欠な資源の存在を検出できます。 AMD プロセッサと AI の進歩により、宇宙探査の無限の可能性が可能になりました。

Avnet と AMD が、AI、イメージングなどを統合して人間の限界を超えた探索を支援する次世代の宇宙アプリケーションをどのように実現しているかをご覧ください。 これらの最先端のテクノロジーを実際のアプリケーションで説明するいくつかのケーススタディをまとめました。 ここをクリックして方法を調べてください。