Любой желающий может помочь NASA сделать марсоходы умнее

[Ippolitovich]

Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) США предлагает всем желающим помочь в обучении ИИ-алгоритма, способного распознавать особенности поверхности Марса. Для этого необходимо просматривать фотоснимки Красной планеты, которые присылает ровер Perseverance, и отмечать на них особенности рельефа, которые могут оказаться важными при планировании перемещений марсохода.

 

Речь идёт о проекте AI4Mars, реализация которого началась в прошлом году с использованием фотографий, получаемых от ровера Curiosity. Этот марсоход прибыл на Красную планету ещё в 2012 году и с тех пор передал на Землю огромное количество снимков. Пользователям предлагается отмечать на фото скалистые образования, камни и другие элементы поверхности Марса. Эти снимки NASA планирует задействовать для обучения ИИ-алгоритма, который поможет будущим марсоходам перемещаться более уверенно.

 

 

На данный момент Perseverance является самой совершенной машиной из когда-либо доставленных человеком на Марс. В арсенале ровера 23 камеры, которые генерируют огромное количество данных, обрабатываемых операторами на Земле. Уже сейчас марсоход полагается на ИИ-алгоритм, который помогает ему избегать столкновений с препятствиями, но NASA хочет сделать его ещё лучше, для чего и требуется помощь добровольцев. Любой желающий может перейти на веб-сайт AI4Mars и начать просматривать снимки, которые были получены от марсоходов Perseverance, Curiosity или Opportunity. После этого останется ознакомиться с типами маркеров и их описанием. В зависимости от выбранных маркеров предстоит идентифицировать и отмечать разные объекты, например, песок, плотный грунт, крупные камни и др. В начале пользователь может посмотреть, как выглядят те или иные объекты, поэтому начать работу с фото максимально просто.

 

 

Предполагается, что эти фото NASA использует для обучения нейронных сетей, которые позволят марсоходам лучше ориентироваться в пространстве и передвигаться, не дожидаясь, пока специалисты на Земле спланируют каждое движение и передадут соответствующие команды. Одним из результатов проекта AI4Mars стал алгоритм классификации свойств почвы и объектов (SPOC), который всё ещё находится в разработке, но уже верно определяет геологические особенности примерно в 98 % случаев. Обработанные добровольцами снимки с ровера Perseverance будут использоваться для дальнейшего развития SPOC.