宇宙中的物体与地球的碰撞构成了真正的危险。为了对抗这种潜在的灾难，由加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）的物理教授Philip Lubin及其本科生领导的团队正在开展一项开创性的行星防御终端（PI-Terminal）计划。他们的目标是更有效地检测和减轻太空威胁，最近他们从NASA获得了第二阶段的资金支持。NVIDIA通过其应用研究加速器计划为团队提供了一块NVIDIA RTX A6000显卡，以帮助他们完成使命。让深入了解这个旨在保护星球免受宇宙危害的创新AI项目的细节。
PI-Terminal行星防御计划的核心目标是尽早发现相关威胁，并采取果断行动以最小化其影响。面对即将发生的碰撞，UCSB团队计划使用一系列超高速动能穿透器。这些特殊装置旨在粉碎和解体小行星或小彗星，有效地在威胁到达地球表面之前将其中和。通过分解这些天体，可以大大减少对地球的潜在损害和生命风险。
识别威胁是保护地球的第一步。Lubin和他的学生们利用人工智能（AI）分析了大量的天体物理数据。尽管现代调查收集了大量数据，但以所需的速度处理和分析这些信息是一个挑战。为了克服这个障碍，UCSB团队正在设计一项针对行星防御的大规模调查。这项调查将产生更多的数据，需要快速处理和分析。
Lubin的团队使用机器学习技术训练了一个名为“You Only Look Once Darknet”的神经网络。这个近实时的对象检测系统每张图片的操作时间少于25毫秒。通过利用大量标记图像的数据集，神经网络被训练来识别低级几何特征，如线条、边缘、圆形以及小行星和彗星等威胁。初步结果表明，这种AI驱动的源提取过程比传统方法快10倍，准确度几乎高出3倍。