NASA의 UAP(미확인 비행 현상) 연구팀은 AI와 머신러닝을 다음과 같은 방식으로 결합하여 활용하고 있습니다:

 

## 데이터 분석 및 패턴 인식

1. 대량의 UAP 관련 데이터에서 숨겨진 패턴을 발견합니다[2].
2. 하늘에서 이상 징후를 탐지합니다[2].
3. 과거의 데이터 세트에서 특이 신호를 감지합니다[2].

 

## 이미지 처리 및 개선

1. 흐릿하게 포착된 UAP 이미지를 정교하게 분석합니다[3].
2. 달 표면 이미지의 해상도를 향상시키는 데 딥러닝 가속기를 사용합니다[1].

 

## 예측 모델 개발

1. 태양 표면의 폭발-자기 펄스를 예측하는 알고리즘을 개발했습니다[1].
2. 'FlareNET'이라는 알고리즘은 기존의 태양 표면 폭발 예측 시스템보다 우수한 성능을 보였습니다[1].

 

## 자율 시스템 개발

1. 우주탐사선과 자율로봇의 제작에 AI를 적용합니다[2].
2. 'AutoNav'와 같은 자율주행 소프트웨어에 AI를 활용합니다[2].
3. 'AIGIS' 시스템을 통해 탐사선의 자율적 의사결정을 지원합니다[2].

이러한 AI와 머신러닝의 활용을 통해 NASA는 UAP 연구에 있어 더욱 과학적이고 체계적인 접근을 시도하고 있습니다.

 

Citations:
[1] http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=11549
[2] https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=140033
[3] https://www.hankyung.com/article/202309151422i