La inteligencia artificial puede ser de gran ayuda para los rovers de Marte como la curiosidad o la diligencia de la NASA, pero primero deben ser entrenados en cómo deberían ser estos sistemas de inteligencia artificial. El programa de la NASA pide al público que ayude a identificar las características del terreno de Marte, para entrenar a los futuros rovers para que utilicen un mecanismo para orbitar el planeta rojo.
Estaba el programa AI4Mars Lanzado el año pasadoY los usuarios ya han etiquetado casi medio millón de imágenes para crear el algoritmo de clasificación de materiales y propiedades del suelo (SPOC). Este algoritmo detecta características del terreno como arena y roca y lo hace exactamente el 98% del tiempo. En el futuro, este algoritmo puede integrarse en las capacidades de conducción autónoma de los rovers de Marte. Tecnología Autonave Usado con diligencia.
Ahora, los investigadores quieren expandir el SPOC para obtener información más detallada sobre las formaciones rocosas, como la presencia de rocas flotantes o nudos. Al clasificar automáticamente los tipos de rocas filmados por los rovers, los investigadores pueden enviar rápidamente instrucciones de manejo a los rovers.
«Todos los días, en un período de tiempo muy corto, ningún científico puede examinar todas las imágenes adjuntas a continuación». Explicado Vivian Sun, científica de JBL, ayuda a coordinar las operaciones diarias de perseverancia y consultoría en el programa AI4Mars. «Creo que vi vetas de roca o nódulos aquí», dijo.
Para ayudar a construir este algoritmo, la NASA invita al público a visitar el sitio. Página de AI4Mars en Zooniverse Y mire las imágenes de la superficie marciana capturadas por el rover Curiosity. Se les pide que dibujen polígonos alrededor de características específicas como arena, suelo, rocas y rocas grandes. Luego, los científicos compilan y verifican los resultados de miles de clasificaciones realizadas por el público para garantizar que el etiquetado sea exacto.
Con el tiempo, a medida que se nombran muchos datos personales, el algoritmo puede distinguir sus propias características.
«El aprendizaje automático es muy diferente del software ordinario», dijo Hiro Ono, investigador principal del programa AI4Mars. «No es como crear algo nuevo. Piense en ello como comenzar con un nuevo cerebro. Obtener una buena base de datos para enseñar al cerebro y analizar los datos es un gran esfuerzo aquí, por lo que se aprenderá mejor.
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