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印度空间情境评估报告2023
ISRO是许多国际福拉的积极参与者，例如与13个太空机构，国际宇航员学院（IAA）空间碎片碎片工作组，国际宇航员联合会（IAF）国际空间交通管理工作集团（IAF）国际宇航员组织（ISO）空间工作集团（ISO）太空工作集团（ISO）空间工程集团（ISO）空间库库（ISO）的空间工程集团（IAA）空间工程集团（ISO）空间工作集团（ISO）空间工具集团（ISO）和平工具（IN）和平的空间库库，促进有关太空碎片和外太空活动的长期可持续性的讨论和指南。ISRO，作为2023-24的IADC主席，于2024年4月举行了第42届年度IADC会议。 ISRO参加了IADC年度重新进入运动，并为IADC太空碎片缓解指南和其他空间可持续性方面的修订做出了贡献。 空间碎片的挑战：ISRO，作为2023-24的IADC主席，于2024年4月举行了第42届年度IADC会议。ISRO参加了IADC年度重新进入运动，并为IADC太空碎片缓解指南和其他空间可持续性方面的修订做出了贡献。 空间碎片的挑战：ISRO参加了IADC年度重新进入运动，并为IADC太空碎片缓解指南和其他空间可持续性方面的修订做出了贡献。空间碎片的挑战：
遥感与GIS在农业中的应用”“
背景 农业是确保粮食安全和就业机会的关键，因此是许多国家经济的重要组成部分。及时获取农业信息对于就粮食安全问题做出明智的决定至关重要。在信息技术时代，农业部门还使用 IT、GIS、空间技术和陆基观测工具、土壤测试套件、地下水测量套件等来定期更新作物生产统计数据并提供投入以实现可持续农业。卫星光学和雷达图像被广泛用于监测农业。地理空间工具与作物模型和现场观测网络的综合使用可以及时预测作物产量并评估和监测作物田的干旱情况。亚非农村发展组织 (AARDO) 的目标是补充其成员国实现可持续发展目标的努力，更具体地说是粮食安全、减贫和为农村地区提供可持续生计，该组织齐心协力提高人力资源能力建设，提高他们实施改善农村社区经济和社会条件的计划和项目的能力。鉴于新冠疫情的持续发展，AARDO 为继续努力支持其成员国实现可持续发展，利用了在线平台的现有设施，并发起了一系列在线培训计划/研讨会。为此，AARDO 与位于开罗的北非和东非区域办事处协调并与埃及农业研究中心 (ARC) 的土壤、水和环境研究所 (SWERI) 合作，为其成员国举办了为期 5 个工作日的“遥感和 GIS 在农业中的应用”在线培训计划，目标如下：
AI在Space NASA
NASA利用人工智能（AI）来支持其任务和研究项目，分析数据，开发航天器和飞机的自主系统，以及自动化项目审查等任务。AI工具已被美国国家航空航天局（NASA）使用了数十年，利用机器学习来对大型数据集进行分类，预测和识别模式。这些工具使代理商能够简化决策，节省资源并更有效地利用其劳动力。例如，Pixl是持久漫游者上的X射线光谱仪，它采用自适应采样AI来检查火星上的岩石，从而精确地扫描了甚至小靶标，例如盐晶粒。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。 该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。 NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。 该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。 此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。 例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。NASA副管理人Pam Melroy强调，AI是一种强大的工具，称其已被用来安全有效地支持任务。该机构继续开发和利用AI工具用于各种应用程序，包括检测异常，预测事件以及分析数据以揭示趋势和模式。NASA希望领导人工智能开发国家安全，经济和社会NASA的AI工具可以快速扫描新陨石坑的图像，而在2020年，科学家证实，在AI将其确定为潜在地点之后，使用Hirise的新火山口使用。该技术还用于分析大型数据集以识别需要注意的不同特征，用于异常检测或更改检测。此过程已应用于各种NASA任务，例如预测藻类开花，飓风强度，珊瑚健康和追踪野火。例如，拟议的欧罗巴陆地任务可以使用这些算法在Jovian Moon上寻找生活。一组人员和承包商开发了新的算法，这些算法使空间工具可以更有效地处理数据，从而使他们能够快速自主地向地面上的科学家提供关键信息，以自主确定哪种地球现象最重要。目标是自动应对火山喷发，洪水或有害藻类的事件，改善观察结果和人类安全。开发AI驱动的空间探索工具对我们对宇宙的理解具有重要意义。chien是该领域的先驱，使用国际空间站（ISS）上的高级计算机制定了原型算法。他在各种处理器上测试了这些算法，包括嵌入式商用商业算法，例如Snapdragon 855和Myriad X，以及传统的航天器处理器PPC-750和Sabertooth。结果表明，这些嵌入式处理器适用于空间遥感，从而更容易将AI集成到新的任务中。通过处理板上的数据，Chien的算法阻止重要信息埋在较大的传输中。这项技术不仅在观察其他行星的仪器中都具有潜在的应用程序。团队还正在测试神经网络模型以解释火星卫星图像，这可以使卫星能够检测出新的冲击力，这是陨石的证据。“我们的漫游者的数据不仅将被传输回地球，而且还用来告知关于流动站可以安全探索的决定，” JPL数据科学家Emily Dunkel说。流动站可能会与神经网络结合使用这些强大的处理器来确定安全驾驶路线。团队使用Cognisat框架在无数X上部署模型，简化了板载深度学习模型的开发，并为NASA的太空任务铺平了道路。根据Ubotica高级工程师LéonieBuckley的说法，这种进步表明，硬件和软件系统已准备好进行太空探索。随着气候变化改变我们的星球，像Chien这样的系统使科学仪器能够与他们观察到的地球系统一样动态。现在正在将计算技术的快速进步纳入NASA任务中，反映了智能手机等个人设备中可用的巨大功能。