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Digitaltrends网站2019年4月8日讯 怎样才能修复一个离地表2.2万英里之远，漂浮在太空中的卫星仪器呢？
美国国家航空航天局（NASA）的其中一颗空间气象观测卫星出现了故障，NASA前沿开发实验室(FDL)需解决这个问题。这颗卫星来自太阳动力学观测站(SDO)，用于研究太阳及其对空间气象带来的影响。处于种种原因，这颗卫星所研究的内容至关重要——太阳风暴会摧毁全球定位系统（GPS）卫星，使电网停止工作，通信也会受到干扰。
不巧的是，SDO有三个仪器，而其中一个负责检测紫外线的仪器因出现故障而罢工了。对卫星运营商而言，该仪器所收集的数据不可或缺。不仅如此，倘若紫外线引起的大气变化得不到适当补偿，卫星就可能因此脱离轨道，被烧毁或者坠落。
NASA FDL并不打算修复这颗卫星，反而把问题抛给了之前从事于空间气象与人工智能（AI）领域的专业人员，看他们能否在地球上利用尖端的AI科技就解决这个问题。那么，该怎么做呢？得看这些专业人员是否清楚如何利用SDO剩余两种仪器（大气成像仪、日震学与磁场成像仪）的数据——通过这些数据算出那个失踪的极强紫外线辐射传感器产生的测量数据。由国际商业机器公司（IBM）、地外智慧生物搜寻协会（SETI）研究所、Nimbix公司、洛克希德·马丁（Lockheed Martin）公司与学术界的研究人员组成了一个团队，并做出了肯定的回复。
SETI研究所与NASA的A.I.顾问Graham Mackintosh表示：“我们曾遇到的最大挑战之一就是：为此问题找到最佳的AI框架与模型，换句话说，就是让那个出现故障的SDO仪器‘重获新生’。这样的话，我们就可再次获取该仪器如果正常运行将会产生的数据。这个团队自发地开始修复、测试与记录来自约1000个不同版本的深度学习模型的结果，最后才确定了最佳方案。”
最后，这些研究人员成立了一家合资企业，该企业创建了一种能够预测所需数据的深度学习神经网络，其准确率超过97%。
Graham Mackintosh 表示：“为了加快神经网络的研发进程，IBM公司提供了两台已配备Nvidia 图形处理器（GPU）的IBMPOWER 9服务器。此外，多亏了IBM公司的合作伙伴Nimbix公司所提供的主机服务，该团队的研究人员因而可经由云端远程使用这些服务器。这些专用服务器为他们提供了一个受益颇丰的平台，研究人员可在此使用预装的IBM Watson软件，还可以安装他们熟悉的其他开放源码AI工具。不仅如此，我们还可协同Nimbix公司，一起灵活地调整硬件配置，比如在不丢失任何工作成果的前提下添加固态硬容量。