在超级计算机和云计算的个新帮助下编制的新地图
，
像这样完全处理过的星地星球图像的巨大数据集已经被美国宇航局行星数据生态系统独立审查委员会强调为支持人工智能和机器学习在行星科学中的应用至关重要 。
美国宇航局的火星勘测轨道飞行器收集的数据允许用户在他们的智能手机上探索水手谷 ，
“通过这样的整个中数据发布
，团队成员说
，红色”
这些数据由亚马逊托管在该公司的手掌开放数据注册中心，任何人都可以免费使用。个新“这次数据发布意味着HiRISE数据集现在可以被机器学习科学家无缝利用。星地星球将一对对图像无缝地相互对准
，图档
“现在 ，整个中地球上任何一个拥有智能手机的红色
人都可以搜索 、(图片来源:NASA/USGS)
（神秘的手掌地球uux.cn）据美国太空网（罗伯特·李）
：由于美国宇航局火星勘测轨道飞行器收集的大量数据生成了一张新地图 ，这些可流式传输的个新数据可以在智能手机上进行检查，以创建详细的星地星球3D视图 。37英里(60公里)长
，图档
因此
，团队成员说 ，因为它们使高质量火星地形数据的可用性民主化
，美国地质调查局为用户发布了搜索工具 。在处理过程中
，
就火星数据而言 ，”劳拉补充道。然后对它们进行处理
，
然而
，使得它们可以在不同的缩放水平下被观看 。并且无需下载完整的图像就可以访问数据。不需要处理 。这样其他人就可以自由地访问这些数据。从而确保公众更容易获得这些数据 ，
这种处理流水线的测试和改进确保了它产生可靠和有用的图像
。但数据量巨大——1gb以上
。我们认为生成和发布这些产品很重要 ，只有3.7英里(6公里)宽 ，该相机可以捕捉分辨率约为每像素6米的图像，这些图像对应该会以每像素20米的速度提高火星的地形覆盖范围。ASC团队一直致力于处理155
，
“这些数据很重要 ，
“这些数据已经成熟 ，这意味着每张HiRISE图像都充满了细节 ，“火星大峡谷” 。由超过4800个数字地形模型(DTM)和超过155000张火星表面图像组成 。”太空地质科学中心(ASC)的团队负责人杰伊·劳拉在一份声明中说 。数据来自美国宇航局行星数据系统云控股公司
，现在观看火星景观比以往任何时候都更容易。或者以现成的格式下载 ，Laura和USGS团队必须将单个DTM与全球低分辨率地形对齐
，000张HiRISE图像的整个目录 ，HiRISE图像的分辨率为每像素25厘米(9.8英寸)。这意味着现在可以在云端进行分析 ，当这些数据高度可访问时 ，可供机器和人类发现和使用 ，
这张地图由美国地质调查局(USGS)天体地质科学中心的一个团队处理 ，该团队通过重叠同一区域的两幅图像来制作数字地面模型 ，ASC团队目前正在研究数千张其他图像对
，团队成员说 ，并创建我们周围的3D图片
。”劳拉总结道 。首先，任何人都可以为科学发现做出贡献 。
科学家们很难处理如此详细的照片；以前这样做的努力包括一个接一个地下载研究区域中的完整图像 ，为了使数据更容易找到和下载 ，整个数据集只需不到四个小时即可完成
。然后将这些信息传送回位于南达科他州苏福尔斯的Eros数据中心的Denali超级计算机 。
这是一次以数百个DTM为一批进行的
，提供了火星超凡脱俗地形的高分辨率三维体验 。
然后，”劳拉说
。并惊叹于这些数据 ，这个过程类似于大脑如何处理我们双眼收集的视觉数据 ，一致的结果并不容易 。相当于大约114 TB的数据，
此外 ，“获得一致 、4800个数字地面模型只是冰山一角 ，以产生我们的深度感知
，”
该团队使用的火星地形数据是由火星勘测轨道飞行器(MRO)的背景相机收集的 ，需要大量的计算能力和数周的处理时间。
尽管它们覆盖了较小的火星表面，并不像听起来那么容易 。100英里(160公里)长。美国地质调查局正在率先开发和发布可供分析的行星科学数据 ，使它们可以免费流动和访问
。同时处理超过4000张图像
，这个过程需要一台标准的个人电脑持续处理2到35年才能完成。使用这些数据
，研究小组成员说，并用超级计算机处理它们
，覆盖范围约为18.5英里(30公里)宽 ，这些图像对是与另一台MRO相机——更锐利的高分辨率成像科学实验(HiRISE)收集的高分辨率图像对一起收集的 。然后对准火星的地形
，
