Искусственный интеллект способен в корне изменить способ изучения Вселенной космическими аппаратами NASA (и не только). Но поскольку все алгоритмы машинного обучения требуют подготовки от людей, недавний проект позволяет всем желающим внести свой вклад в обучение систем на основе снимков, собираемых марсоходом Perseverance.
Этот проект под названием AI4Mars является продолжением проекта, запущенного в прошлом году и основанного на изображениях, полученных с марсохода NASA Curiosity. Участники ранней стадии этого проекта пометили почти полмиллиона изображений, используя инструмент для выделения таких объектов, как песок и скала, на которые обычно обращают внимание водители марсоходов в Лаборатории реактивного движения NASA при планировании маршрутов на Красной планете. Конечным результатом стал алгоритм под названием SPOC (Классификация свойств почвы и объектов), который мог правильно идентифицировать эти особенности почти в 98% случаев.
SPOC все еще находится в разработке, и исследователи надеются, что когда-нибудь его можно будет отправить на Марс на борту космического корабля будущего, который сможет выполнять даже более автономное вождение, чем позволяет технология AutoNav Perseverance.
С помощью AI4Mars пользователи выделяют скалы и ландшафт на изображениях марсохода NASA Perseverance. Проект помогает обучить алгоритм искусственного интеллекта для улучшения возможностей марсохода на Марсе.
Изображения от Perseverance будут еще больше улучшать SPOC за счет расширения видов идентифицирующих меток, которые могут быть применены к объектам на поверхности Марса. AI4Mars теперь предоставляет метки для обозначения более точных деталей, позволяя людям выбирать такие варианты, как плавающие камни ("острова" из скал) или конкреции (шары размера BB, часто образованные водой, из минералов, которые были зацементированы вместе).
Цель состоит в том, чтобы отточить алгоритм, который мог бы помочь будущему марсоходу выбирать иголки из стога сена данных, отправленных с Марса. Оснащенный 19 камерами, Perseverance ежедневно отправляет на Землю от нескольких десятков до сотни изображений, чтобы ученые и инженеры изучили конкретные геологические особенности. Но время поджимает: после того, как эти изображения пройдут миллионы километров от Марса до Земли, у членов команды есть считанные часы, чтобы разработать следующий набор инструкций, основанный на том, что они видят на этих изображениях, для отправки в Perseverance.
Выполнение такого объема работы за короткий период времени — это невероятно сложная задача. Наличие автоматизированной системы, которая мгновенно выделит ключевые объекты и предоставит ученым набор ключевых данных для принятия решения, заметно улучшила бы навигацию.
На текущем этапе разработки SPOC требует от ученых большого количества проверок, чтобы гарантировать точность маркировки. Но даже когда он улучшится, алгоритм не предназначен для замены более сложных анализов, проводимых учеными-людьми.
Ключ к любому успешному алгоритму — это хороший набор данных. Чем больше доступно отдельных фрагментов данных, тем больше обучается алгоритм.
Исследователи искусственного интеллекта могут обучать свои алгоритмы привязки к Земле на десятках тысяч изображений, скажем, домов, цветов или котят. Но до проекта AI4Mars такого архива данных для поверхности Марса не существовало. Команда планирует собрать 20 000 изображений в своем репозитории, каждое из которых должно нести на себе точную разметку.
Хранилище данных о Марсе может служить нескольким целям. С помощью этого алгоритма марсоход может автоматически выбирать научные цели для движения. По словам команды, алгоритм также может хранить различные изображения на борту марсохода, а затем отправлять обратно только изображения конкретных точек, которые интересуют ученых.
Но это произойдет только с развитием системы. Однако ученым, возможно, не придется так долго ждать, прежде чем алгоритм принесет им пользу. Еще на этапе проектирования и обучения его можно будет использовать для сканирования обширного общедоступного архива данных Марса NASA, что позволит исследователям легче находить особенности поверхности на этих изображениях.
Разработчики алгоритма отметили, что для AI4Mars важно сделать свой собственный набор данных общедоступным, чтобы все сообщество любителей космоса и науки могло обучить его и помочь в достижении поставленных целей.
Для того чтобы внести свой вклад в историю развития одного из первых, и самых совершенных, искусственных интеллектов для космоса достаточно перейти на сайт проекта.