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NASA的访问研究员苏珊娜博士正在致力于研究如何在太空中应用机器学习。由于在太空中无法依靠超级计算机来处理大量数据，她介绍了一种名为联邦学习的方法，使遥远星球上寻找水或特定矿物的机器人能够共享知识，并在不需要将大量数据传回地球的情况下继续学习。联邦学习是一种分布式学习技术，机器人之间可以通过协作更新来共同学习和合作。

据悉，苏珊娜博士既是NASA的访问研究员，也是谷歌公司的技术总监。她曾参与伦敦科学博物馆的展览《工程师》，展示了各种技术，包括太空卫星、外科机器人和数字时尚等。苏珊娜博士表示，与NASA合作是她童年时的梦想之一，在12岁时就列出了一个近500个项目的愿望清单，其中与NASA的合作就是其中之一。除此之外，她还实现了其他一些愿望，比如见到英国查尔斯国王、制造机器人以及游览所有的迪士尼乐园。

这项研究对于未来太空探索具有重要意义，因为它可以帮助解决在太空中处理大量数据的难题，并有效提高机器人的学习效率。同时，苏珊娜博士作为一名优秀的工程师和技术专家，通过自己的努力和实践，向广大年轻人展示了将梦想变成现实的奋斗精神和实践方法。