미국 항공우주국(NASA)은 화성 표면의 특징을 인식할 수 있는 AI 알고리즘 훈련에 모든 사람을 초대합니다. 이렇게 하려면 Perseverance 로버가 보내는 Red Planet의 사진을 보고 로버의 이동을 계획할 때 중요할 수 있는 구호 기능을 표시해야 합니다.
우리는 Curiosity 로버에서 얻은 사진을 사용하여 작년에 시작된 AI4Mars 프로젝트에 대해 이야기하고 있습니다. 이 로버는 2012년에 붉은 행성에 도착했으며 그 이후로 엄청난 수의 이미지를 지구로 전송했습니다. 사용자는 사진에 암석, 암석 및 화성 표면의 기타 요소를 표시하는 것이 좋습니다. NASA는 이 이미지를 사용하여 미래의 로버가 보다 자신 있게 탐색하는 데 도움이 되는 AI 알고리즘을 훈련할 계획입니다.
Perseverance는 현재 인간이 화성에 보낸 가장 진보된 기계입니다. 로버의 무기고에는 23개의 카메라가 있으며, 이 카메라는 지구상의 작업자가 처리하는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이미 로버는 장애물과의 충돌을 피하기 위해 AI 알고리즘에 의존하고 있지만 NASA는 자원 봉사자의 도움이 필요한 더 나은 성능을 원합니다.
누구나 AI4Mars 웹사이트로 이동하여 Perseverance, Curiosity 또는 Opportunity 로버에서 캡처한 이미지를 탐색할 수 있습니다. 그 후에는 마커 유형과 해당 설명을 숙지해야 합니다. 선택한 마커에 따라 다른 개체(예: 모래, 빽빽한 흙, 큰 돌 등)를 식별하고 표시해야 합니다. 처음에는 사용자가 특정 개체가 어떻게 보이는지 볼 수 있으므로 가능한 한 쉽게 사진 작업을 시작합니다.
NASA가 이 사진을 사용하여 지구상의 전문가가 각 움직임을 계획하고 적절한 명령을 전송할 때까지 기다리지 않고도 로버가 우주에서 더 잘 탐색하고 이동할 수 있도록 하는 신경망을 훈련할 것이라고 가정합니다. AI4Mars 프로젝트의 결과 중 하나는 토양 및 물체 분류(SPOC) 알고리즘으로, 아직 개발 중이지만 약 98%의 경우에서 이미 지질학적 특징을 정확하게 결정합니다. Perseverance 로버에서 자원 봉사자가 처리한 이미지는 SPOC를 더욱 발전시키는 데 사용됩니다.
2021-10-31 07:40:07
작가: Vitalii Babkin