Кожен може допомогти. NASA просить допомоги в навчанні ШІ марсоходів, щоб вони краще досліджували Марс

ШІ має величезний потенціал змінити спосіб дослідження Всесвіту космічними апаратами. Але всі алгоритми машинного навчання мають бути створені людьми. Саме тому NASA в новому проекті звертається за допомогою до громадськості та просить позначити елементи, які становлять науковий інтерес на зображеннях, зроблених марсоходом Perseverance, повідомляє Scitechdaily.

Новий проект

Проект під назвою AI4Mars є продовженням торішнього проекту, який базувався на зображеннях, отриманих із марсоходу Curiosity. Учасники цього проекту відзначили на майже 500 тисячах зображень елементи поверхні, які необхідні для складання правильних маршрутів для марсоходу в Лабораторії реактивного руху НАСА. У результаті з'явився алгоритм під назвою SPOC (Soil Property and Object Classification — Класифікація властивостей ґрунту й об'єктів), який міг правильно ідентифікувати особливості поверхні майже 98% випадків.

Алгоритм SPOC

Алгоритм SPOC ще перебуває в розробці, і вчені сподіваються, що колись його можна буде відправити на Марс на борту майбутнього марсохода, який зможе навіть краще переміщатися поверхнею, ніж дозволяє технологія AutoNav у марсоході Perseverance.

Вивчення нових зображень із Марса, які надсилає Perseverance, зроблять алгоритм SPOC ще кращим. У межах проекту AI4Mars можна відзначити ще більше науково-важливих деталей поверхні. Мета полягає в тому, щоб покращити алгоритм, який міг би допомогти майбутньому марсоходу вибирати важливе з величезної кількості даних, надісланих із Марса.

Сотні зображень

Марсохід Perseverance щодня відправляє на Землю від кількох десятків до кількох сотень зображень, щоб учені могли вивчити конкретні геологічні особливості. Але зображення йдуть занадто довго, і після їх отримання на Землі вченим та інженерам потрібно за кілька годин проаналізувати ці дані, щоб надіслати назад марсоходу нові інструкції з пересування.

"Це заощадило б нам час, якби існував алгоритм, який міг знаходити й аналізувати важливі дані, і тоді наукова група могла б вивчити ці галузі докладніше", — каже Вівіан Сан із Лабораторії реактивного руху NASA.

SPOC вимагає ретельної перевірки від учених, особливо на цій стадії розробки, щоб гарантувати точність маркування. Але навіть коли він покращиться, алгоритм не призначений для заміни складніших аналізів, які проводять учені-люди.

Уся справа в даних

За словами Хіро Оно, дослідника штучного інтелекту в Лабораторії реактивного руху NASA, ключ до будь-якого успішного алгоритму – це гарний набір даних. Чим більше доступно окремих фрагментів даних, тим більше навчається алгоритм.

"Машинне навчання дуже відрізняється від звичайного програмного забезпечення, — говорить Оно. — Це не схоже на мозок. Йому потрібен хороший набір даних, щоб він міг їх обробити та засвоїти".

За допомогою такого алгоритму марсохід зможе автоматично вибирати наукові цілі для вивчення та руху, кажуть учені. Він також може зберігати різні зображення на борту марсохода, а потім відправляти назад лише конкретні зображення, які цікавлять учених.

"Якщо хтось за межами NASA створить алгоритм, який працює краще за наш, використовуючи наш набір даних, це буде чудово", — говорить Оно.

Ви можете відвідати цю сторінку, щоб навчити марсохід правильно класифікувати марсіанський ландшафт.

Докладніше про місію

Ключовою метою місії Perseverance на Марсі є астробіологія, включаючи пошук ознак давнього мікробного життя. Марсохід вивчає геологію планети та клімат, а також збирає зразки гірських порід. NASA разом із Європейським космічним агентством відправлять космічний корабель на Марс, щоб забрати ці зразки поверхні та повернути їх на Землю для поглибленого аналізу.