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NASA计划利用AI和ML进行UAP研究
NASA表示，将开始利用AI和公民报告研究不明飞行物，以更好地理解这一现象。该机构表示，更好地理解和识别UAP的最大挑战之一是缺乏数据，因此旨在通过众包技术填补这一空白。
NASA还表示，公众也被视为“理解UAP是的一个关键因素”。
据NASA称，数据收集对于AI识别罕见事件至关重要
该报告宣布了NASA聘任了一位新的“UAP”的研究总监，尽管独立小组的调查结果显示，并无证据表明这些物体具有外星起源。
尽管独立小组显示未发现外星起源的证据，但报告中提到，该小组建议NASA加大力度收集更多关于UAP的信息，并在帮助五角大楼探测UAP方面发挥更大作用。
据NASA表示，适当的数据收集、整理和分发至关重要，它旨在利用其在这些方面的世界领先经验发挥主导作用。这项工作包括“基于开源的智能手机应用程序”和“全球多位公众观察者的智能手机元数据”。
根据NASA的报告，目前还没有标准化的系统用于汇总和整理民用UAP报告，导致数据稀缺和不完整。
NASA已经在利用AI改进探索、发现新的天体对象以及改善宇航员在太空中的生活。特别是，该机构一直在开发自己的太空站伴侣机器人“Robonaut”。Robonaut是一个灵活的人形机器人，旨在扩大NASA在构建和发现方面的能力。
关于罕见事件，NASA还表示，AI和ML已经在大数据集中识别罕见事件方面证明了其必不可少的工具。 NASA相信，与现有方法学结合使用，应当利用其专业知识来调查UAP，包括从卫星和雷达系统等来源检查数据。
然而，NASA在其报告中指出，AI和ML研究UAP的有效性取决于用于训练AI的数据质量。它指出，UAP分析更受数据质量限制，而不是技术可用性，并因此优先获取更高质量的数据而不是开发新的分析技术。
NASA继续表示：“小组认为，在全面的UAP检测运动中，必须使用复杂的数据分析技术，包括AI 和 ML，结合系统的数据收集和强大的整理工作。在这里，我们建议NASA在这些关键领域的专业知识作出贡献，参与政府整体的UAP工作。”
此消息是在NASA于2023年早些时候开始利用AI设计任务硬件之后发布的。 NASA证实，由AI设计的航天器和硬件能够承受更高的结构负荷，并且需要比人类开发的零部件花费更少的时间。辅助AI设计是一个不断增长的行业，证明了AI和ML如何提高数字准备性并帮助进行运营转型。
