商业卫星与人工智能技术-商业卫星与人工智能技术的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于商业卫星与人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍商业卫星与人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能算法新发展及主要应用领域？
2. 卫星与伴星有什么分别？
3. 卫星的结构和原理？
4. NASA和Google联合宣布：谷歌的人工智能和开普勒天文望远镜共同了发现「第二个太阳系」 ，AI在这其中发挥了怎样的作用？

人工智能算法新发展及主要应用领域？

问题求解 (下棋程序)，逻辑推理与定理证明 (四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学 (星际探索机器人)，模式识别 (手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉 (机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥 (汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具 新的研究热点： 分布式人工智能与Agent，计算智能与进化计算，数据挖掘与知识发现 (超市市场商品数据分析)，人工生命

卫星与伴星有什么分别？

伴星

组成双星的两颗恒星都称为双星的子星.其中较亮的一颗,称为主星;较暗的一颗,称为伴星.

卫星

以一定周期,绕某星体或星系椭圆转动的物体称为卫星,其中由人工制造的卫星称为人造卫星.

卫星的结构和原理？

1、卫星的结构通常由主体结构、电力系统、通信系统、导航与控制系统、载荷系统等组成，其原理是利用天体力学、通信技术和航天技术，通过卫星的轨道和轨道保持能力，实现地球上的无线通信、天气预报、地球***监测等任务。

卫星的结构包括卫星平台、载荷和能源系统。卫星平台由结构框架、姿态控制系统和通信系统组成，用于提供稳定的工作环境和姿态控制。载荷是卫星的主要功能部分，包括观测、通信、导航等设备。能源系统提供电力，通常使用太阳能电池板和电池组。卫星的工作原理是通过接收地面指令或自主决策，控制姿态、收集数据、处理信息并将结果传输回地面。卫星通过轨道运行，利用地球引力和推进系统来保持轨道稳定。

卫星的结构主要由航天器平台、推进系统、能源系统、控制系统和载荷系统组成。航天器平台是卫星的主体，负责提供结构强度和保护各系统的安全。推进系统用于控制卫星的轨道和姿态，通常包括发动机和相关燃料。能源系统主要提供电力，常使用太阳能电池板。控制系统包括姿态控制、通信、导航和数据处理，确保卫星稳定运行。

载荷系统是根据卫星的目标而设计的任务设备，如观测设备或通信设备。这些系统共同协作，实现卫星的正常运行和任务目标的达成。

NASA和google联合宣布：谷歌的人工智能和开普勒天文望远镜共同了发现「第二个太阳系」 ，AI在这其中发挥了怎样的作用？

这是一个听起来很高大上，也很有意思的事儿，我尽量用大多数人都能看懂的方式讲述一下。

首先看上面这张图，左图是一颗携带行星（黑色圆形天体）的恒星；右图是开普勒望远镜所观测到的恒星亮度变化曲线。可以想象，行星围绕恒星转动，在一定周期内是会挡住一部分恒星的光的，所以恒星被观测到的亮度是会变化的。

上面这张图，行星已经转到恒星的后面去了，所以恒星的亮度值最高。可以想象，曲线上恒星亮度值最低的时候，正是行星转到前面挡住部分恒星光的时候。实际上，原则上开普勒就是利用这个简单的原理，观测[_a***_]中光度有周期性变化的恒星，作为携带有行星系的候选恒星。可以看看以下动画，更容易理解。

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这个事情说起来好像很简单，但难点在哪里呢？

首先是千万颗恒星之间光度的干扰，比如下图是一张开普勒观测到的星图，密密麻麻的星光互相掩映，要从这么多干扰中分辨某一恒星的亮度的变化是很难的。其次是引力透镜效应，如果在某一恒星与望远镜之间有大质量天体，那么恒星的光还会改变方向。第三是多行星干扰，如果一颗恒星有不止一颗行星，可以想象这个光度变化是非常混乱的，很难直接看出周期性。

即使开普勒望远镜的分辨率已经相当高，可以对每一颗恒星都观测到精准的光度变化，但NASA拿到的数据是实际上类似如下图一样的。看起来这颗恒星在某时刻确实有光度变化，但这个变化淹没在了背景噪声中，无法有效分辨这到底是恒星携带行星所致，还是其它干扰因素所致。

NASA的科学家利用AI系统的强大计算能力对开普勒望远镜获取的海量数据进行自动化筛选，并在已经归档的数据中发现了一个此前在进行人工分析时被忽略的微弱异常信号，最终证明这是恒星开普勒-90周围存在的第八颗行星。

简单的说，Google的AI技术提高了对开普勒数据的分析效率。通俗的讲，google的AI让处理数据的能力更加智能化和高效了，就好比以前的计算机提高了人脑的计算效率一样。

那么，这项技术的神秘面纱是什么？开普勒望远镜所收集的数据又是什么呢？这项技术为何能高效处理这些数据来发现“第二个太阳系”的呢？

首先我们来回答第一个问题——谷歌的这项AI技术是什么？

神经网络技术。神经网络的构筑理念是受到生物（人或其他动物）神经网络功能的运作启发而产生的人工智能技术。神经网络已经被用于解决各种各样的问题，这些问题都是很难被传统基于规则的编程所解决的，例如机器视觉和语音识别。神经元在通过简单计算后将相关信息传递给下一级的神经元进行继续处理，以此类推。通过这种方式，计算机可以学会识别猫猫狗狗。当然，通过学习开普勒太空望远镜的光线信号，也可以用来识别地外行星。

第二个问题——开普勒望远镜所收集的数据是什么？

先来了解地外行星侦测法——凌日法。如果一颗行星从母恒星盘面的前方横越时，将可以观察到恒星的视觉亮度会略微下降一些，这颗恒星变暗的程度取决于行星相对于恒星的大小。开普勒太空望远镜使用的就是凌日法，望远镜在长时间里对超过十万颗恒星进行监视，扫描并记录每一颗恒星在不同位置的亮度变化。这种呈U形的明暗信号变化模式通过白色的线条来表示。下图中蓝色的点状分布，正是 NASA 在分析这些光变曲线后，得出“开普勒天体”的数据。

到此，以上就是小编对于商业卫星与人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于商业卫星与人工智能技术的4点解答对大家有用。

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