米国航空宇宙局（NASA）は、火星の表面の特徴を認識できるAIアルゴリズムのトレーニングを支援するようにすべての人を招待しています。これを行うには、パーサヴィアランスローバーが送信する赤い惑星の写真を表示し、ローバーの動きを計画するときに重要になる可能性のあるレリーフ機能をマークする必要があります。
昨年、キュリオシティローバーから取得した写真を使用して実装が開始されたAI4Marsプロジェクトについて話しています。このローバーは2012年に赤い惑星に到着し、それ以来、膨大な数の画像を地球に送信してきました。ユーザーは、写真の火星の表面の岩層、岩、その他の要素に印を付けることをお勧めします。 NASAは、これらの画像を使用してAIアルゴリズムをトレーニングし、将来のローバーがより自信を持ってナビゲートできるようにする予定です。
忍耐力は現在、人が火星に届けた中で最も先進的な機械です。ローバーの兵器庫には23台のカメラがあり、地球上のオペレーターによって処理される膨大な量のデータを生成します。すでに、ローバーは障害物との衝突を回避するためにAIアルゴリズムに依存していますが、NASAはそれをさらに改善したいと考えており、ボランティアの助けが必要です。
誰でもAI4MarsWebサイトにアクセスして、パーサヴィアランス、好奇心、またはオポチュニティローバーからキャプチャされた画像の閲覧を開始できます。その後、マーカーの種類とその説明を理解する必要があります。選択したマーカーに応じて、砂、密な土壌、大きな石など、さまざまなオブジェクトを識別してマークを付ける必要があります。最初は、ユーザーは特定のオブジェクトがどのように見えるかを確認できるため、できるだけ簡単に行うことができます。写真で作業を開始します。
これらの写真は、NASAがニューラルネットワークをトレーニングするために使用し、地球上の専門家が各移動を計画して適切なコマンドを送信するのを待たずに、ローバーが宇宙をよりよくナビゲートして移動できるようにするものと想定されています。 AI4Marsプロジェクトの結果の1つは、土壌と物体の分類（SPOC）アルゴリズムでした。これはまだ開発中ですが、約98％のケースですでに地質学的特徴を正しく決定しています。パーサヴィアランスローバーからのボランティア処理された画像は、SPOCをさらに開発するために使用されます。
2021-10-31 07:40:07
著者: Vitalii Babkin