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据太空日报网7月25日报道，莱斯特大学的科学家正在开发一种小型化人工智能算法，为更智能的航天器铺平道路。

当前的机器学习算法对于航天器计算系统有限的功率和性能能力而言过于庞大和复杂，这对智能航天器的发展构成了重大障碍。莱斯特团队通过采用新颖的稀疏分区并行(SSP) 设计框架克服了这一挑战，该框架能够在不牺牲性能的情况下将大规模多光谱遥感深度学习算法压缩至少45%。该算法的效率将在小型太空兼容图形处理单元（GPU）上进行验证，并通过在配备多光谱有效载荷的无人机上进行测试来验证，作为与商业合作伙伴合作迈向太空准备的第一步。

莱斯特大学计算与数学科学学院首席研究员Tanya Vladimirova 教授表示：“迄今为止，深度学习层面的实时信息提取尚未在太空中实现。我们的新方法可以显着减小算法大小同时保持高精度性能”

（编译：天荣）

链接：https://www.spacedaily.com/reports/Leicester_Team_to_Minimize_AI_Algorithms_for_Enhanced_Spacecraft_Intelligence_999.html