चंद्रमा पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता की आश्चर्यजनक खोज जो सब कुछ बदलती है

कृत्रिम होशियारी चंद्रमा पर एक आश्चर्यजनक खोज की है यह सब कुछ बदल देता है। इसलिए, समय आ गया होगा कि एक ऐसे बदलाव की तैयारी शुरू कर दी जाए जिसमें सब कुछ संभव हो सकता है, ऐसे तत्वों की एक श्रृंखला के हाथ से जो भविष्य को चिह्नित कर सकते हैं। अंतरिक्ष अन्वेषण हमें कुछ ऐसी परिस्थितियां दे सकता है जो समाप्त हो सकती हैं जो हमें एक चक्र परिवर्तन के बारे में सोचती है जो शायद अब तक ध्यान नहीं दिया जाता है।

चंद्रमा पहली बड़ी सीमा है जिसके साथ इंसान को निपटना होगा। 50 से अधिक वर्षों के बाद, नासा के विशेषज्ञों ने इस उपग्रह में लौटने का फैसला किया है जो हर दिन अपने दिन -प्रतिदिन के साथ हमसे मिलने जाता है, इसलिए समय आ गया होगा कि हम उस जगह पर जो कुछ भी पा सकते हैं, उसके बारे में सोचना शुरू कर दें। एक जगह, जो पृथ्वी के करीब है, जो न केवल रात में हमारे साथ होती है, बल्कि एक अपेक्षाकृत नई प्रणाली के साथ भविष्य की ओर एक सीमा के रूप में भी काम करती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वह तत्व है जिसने वास्तव में आश्चर्यजनक खोज की है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता हमें चंद्रमा पर लौटने में मदद करेगी

चंद्रमा नासा के एजेंडे में लौटता है, एक ऐसा तत्व है जो इन दिनों हमारे साथ होने वाला हो सकता है। यह सोचने के लिए शुरू करने के लिए सभी आवश्यक उपकरणों को ध्यान में रखना शुरू करने का समय होगा कि यह एक सफल मिशन है।

यह दिखाया गया है कि इन दिनों ग्रह को छोड़ना आसान नहीं है और इन दिनों फिर से, जिसमें अंतरिक्ष विजय में धन और प्रयास उलट हो जाते हैं। यह समाप्त हो सकता है कि पहले और बाद में, तत्वों की एक श्रृंखला के हाथों में क्या निशान है, जो कि उन लोगों को समाप्त कर सकते हैं जो हमें उस स्थान पर रहने में मदद करते हैं जहां हम कभी भी ध्यान नहीं रखते हैं।

यह सब कुछ देने की तैयारी शुरू करने का समय है, कुछ विवरणों के साथ खरोंच से शुरू करना जो समाप्त हो जाएगा कि पहले और बाद में क्या निशान है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ आप कम के लिए अधिक प्राप्त कर सकते हैं, उन तत्वों की एक श्रृंखला का अर्थ है जो मौलिक हो सकते हैं।

नासा एक एआई का महान परीक्षण परीक्षण बन सकता है जो हमें एक से अधिक आश्चर्य दे सकता है, विशेष रूप से चंद्रमा के संबंध में।

चंद्रमा पर एआई की महान खोज जिसने सभी को सदमे में छोड़ दिया है

इंस्टीट्यूट ऑफ प्लैनेटरी साइंसेज ने एक उत्कृष्ट नवीनता का खुलासा किया है जो बालों को डाल सकता है। विशेष रूप से इन दिनों जिसमें हमें चंद्रमा की यात्रा के लिए तैयारी शुरू करनी चाहिए, यह समाप्त हो सकता है जो एक महत्वपूर्ण अंतर बनाता है।

इस अन्वेषण के लिए मदद करें और इस माध्यम में किए गए एक लेख में, एक आवश्यक तत्व की खोज की गई है। जैसा कि ये विशेषज्ञ हमें बताते हैं: «स्वचालित सीखने की तकनीकों ने चंद्रमा के दक्षिण-एटकेन पोल के केंद्रीय बेसिन में सतह सामग्री के प्रकारों को अलग करने में मदद की। यहाँ, लाल घोड़ी, या ठंडा लावा स्विमिंग पूल का प्रतिनिधित्व करता है जो नग्न आंखों के साथ एक गहरे भूरे रंग में दिखाई देता है। पीला क्रिप्टोमारो, घोड़ी का प्रतिनिधित्व करता है जो आंशिक रूप से बाद के मलबे या अन्य गैर -वॉल्केनिक जमा द्वारा कवर किया गया है। नीला हल्के रंगों और संभावित क्रिप्टोमारोस के चंद्र मैदानों के मिश्रण का प्रतिनिधित्व करता है। छवि के निचले हिस्से के पास लाल घोड़ी को शोधकर्ताओं द्वारा “मिकी घोड़ी” का उपनाम दिया गया था। चंद्रमा से केन, या संक्षिप्त नाम के लिए स्पा, सौर मंडल में सबसे पुराने और सबसे बड़े प्रभाव संरचनाओं में से एक है। जितना अधिक वैज्ञानिक इस बारे में सीखते हैं, उतना ही वे चंद्र इतिहास और सौर मंडल के इतिहास का पुनर्निर्माण कर सकते हैं। इस बेसिन के मध्य भाग को कवर करते हुए सतह सामग्री के तीन अलग -अलग प्रकार हैं: मारिया, कूलिंग पूल जो गहरे भूरे रंग की तरह दिखते हैं; क्रिप्टोमारिया, मारिया जो हल्का और आंशिक रूप से छिपा हुआ है; और चंद्र मैदानों की विस्तृत हल्की धारियाँ। तीन से आंखों के बीच अंतर करना मुश्किल हो सकता है और वैज्ञानिकों के लिए लंबा समय लग सकता है।

एक ही स्पष्टीकरण के साथ जारी है: «फ्रैंक चुआंग के नेतृत्व में वैज्ञानिकों का एक समूह, इंस्टीट्यूट ऑफ प्लैनेटरी साइंसेज के वरिष्ठ शोधकर्ता से जुड़े, यह देखने के लिए तैयार किया गया कि क्या वे अल्बेडो का उपयोग करके इस प्रकार की सामग्रियों की पहचान करने और मैप करने के लिए स्वचालित शिक्षण तकनीकों का उपयोग कर सकते हैं, प्रकाश की मात्रा, प्रकाश की मात्रा o विकिरण जो एक सतह से परिलक्षित होता है, और लूनर टोही ऑर्बिटर की स्थलाकृति डेटा। टीम ने डेटा पर दो स्वचालित लर्निंग एल्गोरिदम लागू किए। पहला, जिसे के-मीन्स ग्रुप कहा जाता है, जिसे “गैर-पर्यवेक्षित” तकनीक के रूप में जाना जाता है, जिसमें एल्गोरिथ्म असुरक्षित डेटा और उसके स्थान के मूल्यों के आधार पर इकाइयों में डेटा को परिभाषित और मैप करता है। दूसरा, जिसे अधिकतम vesability वर्गीकरण कहा जाता है, एक “पर्यवेक्षित” तकनीक है जो पहचान और मानचित्रण प्रक्रिया में प्रत्येक प्रकार की इकाई के लिए उपयोगकर्ता -defined प्रशिक्षण क्षेत्रों पर आधारित है। टीम ने 2022 के दस्तावेज़ में इसी तकनीक का उपयोग किया, जो चंद्र पर देखे गए अल्बेडो की एक अलग विशेषता चंद्र स्वाइल्स को मैप करने के लिए था। उनके परिणाम बताते हैं कि क्रिप्टोमेरियन का पता लगाने में मनुष्यों की तुलना में स्वचालित सीखना ऐसा है, और संभवतः अधिक प्रभावी है। «हमारे एल्गोरिदम को लागू करने के बाद, हम न केवल यह पाते हैं कि मैपिंग क्रिप्टोमेरियन पिछले क्रिप्टोमेरियन अध्ययनों के साथ काफी अच्छी तरह से सहमत है, बल्कि ये वास्तव में साइटें हैं जहां मारिया पहले मौजूद थीं और अब वे अपूर्ण रूप से एक गैर -वॉल्केनिक या अनियमित जमा द्वारा कवर किए गए हैं यह अंतर्निहित मारिया सतह पर उजागर रहता है, ”चुआंग ने कहा। «यदि क्रिप्टोमारिया ऐसे क्षेत्र हैं जहां चंद्र ज्वालामुखी सामग्री अतीत में मौजूद थी, उदाहरण के लिए, नाविक जो चंद्रमा के कुछ हिस्सों के माध्यम से और/या भरे हुए हैं, तो हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि स्पा में मारिया की कुल मात्रा संभवतः कम हो गई है। इसलिए, उस ज्वालामुखी सामग्री का उत्पादन करने के लिए गर्मी या आंतरिक ऊर्जा की मात्रा संभवतः अतीत में अधिक थी जो वर्तमान में ज्ञात है और वह है, आखिरकार, हमारी टीम क्या समझने की कोशिश कर रही थी »।