博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
IBM 用机器学习寻找外星人,不用再望穿银河秋水
阅读量:5937 次
发布时间:2019-06-19

本文共 984 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

如果云计算在1982年就成为现实的话,科幻电影《外星人E.T.》中 E.T. 的可能会更快的回归自己的星球。

对于那些并不是很了解的年轻人而言,E.T. 是同名叫座电影中的一个可爱的外星人——因为同行的植物学家同伴离开得太匆忙,他被不小心留在了地球上。

最终,E.T. 在一个工具房中被当地的孩子发现。孩子们用拼读机、内衬铝箔的雨伞以及装满电极的咖啡罐发出了长距回击波,最终成功帮助他联系到了自己的家人。

上面说的只是三十多年前的情况。在已经拥有机器人学习与云计算技术的今天,我们可以借助先进技术寻找外星人了吗?答案是:肯定的。

就在上周的伦敦东部高性能计算中心,来自南非总部的 IBM Research 科学家 Francios Luus 主持了有关深度学习计算环境和自主机器学习会议,这场一年一度的会议持续了三小时。

Luus 介绍了 IBM Bluemix Spark 项目的十二个参与者,他们将以艾伦望远镜阵列收集到的 600 万个信号样本为基础分析压缩数据。艾伦望远镜阵列的设计初衷,就是为了在厘米波长下能够同时高效进行多项外星人研究。参与者们的目标是通过 Spark 和机器学习技术的结合来找到有关外星生命的异常数据。

“比起在这里研究机器学习,如果我们可能在其他地方找到外星生命,这件事想必更让人振奋吧,” Luus 说到。

IBM 用机器学习寻找外星人,不用再望穿银河秋水

“单纯一个人处理这些数据实在是太多了,所以我们允许任何人访问。我们将在研讨会上为大家介绍深度学习技术在应对挑战时的应用——它将帮助参与者发现类似有关生命的异常数据值并将其可视化,这简直太振奋人心。”

我们只是努力的将 IBM 和加利福尼亚 Mountain View 的SETI Institute 研究所的一部分进行结合,并同时使用 IBM 的存储服务和 IBM 的 Bluemix Spark 服务来分析他们在过去几年就已经收集到的大量无线电望远镜数据。

团队已经基于构建出了一个系统,整个系统由 IBM 云和为大众提供原始数据的 Github 组成,同时还有一些辅助工具查看 Github 已有数据。

Luus 非常希望这项工作能够得到大家的认同。“机器学习可以找到 SETI 团队错过的任何异常数据,这并非人机对抗,这是人机之间的协助工作,或许还有外星人的加入。”

via: 

本文作者:晴天

本文转自雷锋网禁止二次转载,

你可能感兴趣的文章
使用Hessian远程上传文件遇到expected long at 0x25 (%)问题及解决
查看>>
RocketMq4.2.0 问题汇总
查看>>
org.springframework.asm.ClassReader.<init> Unknown
查看>>
Open Source Foundation
查看>>
OSChina 周五乱弹 —— 空即是色,色即是空
查看>>
OSChina 周三乱弹 ——不是你亲眼看到的都不是真的
查看>>
OSChina 周二乱弹 —— 把熔化的玻璃倒入玻璃杯里会发生什么
查看>>
SSH快捷登录设置
查看>>
java解析xml的4种经典方法
查看>>
Mac OS X 强制退出应用程序组合键
查看>>
ScrollPic在ie8下不循环滚动的完美解决方案
查看>>
基于C#的波形显示控件的实现[附完整源码下载]
查看>>
linux使用scp复制本地文件到服务器
查看>>
照片与excel之间如何实现转换
查看>>
怎么使用ABBYY中的Bates编号
查看>>
Android 模拟器 获得 root权限
查看>>
iOS开发-关于自定义控件很值得一看的文章( 四)
查看>>
对多态的理解(基于PHP)
查看>>
Redis 集群方法
查看>>
HDOJ 1064 Financial Management
查看>>