Fugu-MT 論文翻訳(概要): Science Autonomy using Machine Learning for Astrobiology

論文の概要: Science Autonomy using Machine Learning for Astrobiology

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00709v1
Date: Tue, 01 Apr 2025 12:20:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-03 13:23:21.347588
Title: Science Autonomy using Machine Learning for Astrobiology
Title（参考訳）: 天文学における機械学習を用いた科学オートノミー
Authors: Victoria Da Poian, Bethany Theiling, Eric Lyness, David Burtt, Abigail R. Azari, Joey Pasterski, Luoth Chou, Melissa Trainer, Ryan Danell, Desmond Kaplan, Xiang Li, Lily Clough, Brett McKinney, Lukas Mandrake, Bill Diamond, Caroline Freissinet,
Abstract要約: 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)は、迅速なデータ処理、高度なパターン認識、高度な洞察抽出を可能にする宇宙ミッションに欠かせないものとなっている。これらのツールは、複雑な生物の背景から生物のパターンを区別しなければならない宇宙生物学の応用において特に有用である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.305775349086079
License:
Abstract: In recent decades, artificial intelligence (AI) including machine learning (ML) have become vital for space missions enabling rapid data processing, advanced pattern recognition, and enhanced insight extraction. These tools are especially valuable in astrobiology applications, where models must distinguish biotic patterns from complex abiotic backgrounds. Advancing the integration of autonomy through AI and ML into space missions is a complex challenge, and we believe that by focusing on key areas, we can make significant progress and offer practical recommendations for tackling these obstacles.
Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)を含む人工知能(AI)は、迅速なデータ処理、高度なパターン認識、高度な洞察抽出を可能にする宇宙ミッションに欠かせないものとなっている。これらのツールは、複雑な生物の背景から生物のパターンを区別しなければならない宇宙生物学の応用において特に有用である。 AIとMLによる自律性の統合を宇宙ミッションに統合することは、複雑な課題であり、重要な領域に集中することで、大きな進歩を達成し、これらの障害に取り組むための実践的なレコメンデーションを提供することができる、と私たちは信じています。

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