幫漫遊車更好地行駛在火星上,你也可以參與其中



在AI4Mars專案使用的這張圖片中,你可以看到NASA毅力號漫遊車的機械臂。AI4Mars專案使用者勾勒並識別出了不同的岩石和景觀特徵,幫助專案科學家訓練人工智慧演算法,這將有助於提高火星探測器的能力。

圖片來源:NASA/噴氣推進實驗室-加州理工

訓練火星探測器對火星地形進行分類

現在,公眾可以幫助人工智慧演算法的訓練,教會演算法識別美國航空航天局(NASA)毅力號(Perseverance)漫遊車拍攝的影象中的科學特徵。

人工智慧(AI)具有巨大的潛力,來改變NASA航天器研究宇宙的方式。由於所有的機器學習演算法都需要人類來訓練,最近的一個專案邀請所有的公眾,為NASA毅力號火星探測器拍攝的影象標記具有科學研究潛力的特徵。

這個專案名為“AI4Mars”,是去年啟動的一個專案的延續。去年的專案依賴於NASA好奇號(Curiosity)火星車的影象,早期參與者標記了近50萬張影象,用給出的工具勾勒出沙子和岩石等特徵,而這些特徵會被NASA噴氣推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory)的漫遊車駕駛員注意到,用於好奇號在火星上行進路線的規劃。最終,研究人員訓練出了一種名為“土壤屬性與目標分類”(Soil Property and Object Classification,SPOC)的演算法,它可以在接近98%的時間裡正確識別出相應的特徵。

土壤屬性與目標分類演算法如今仍處在開發階段,研究人員希望,有朝一日可以讓它搭乘未來的探測器前往火星,讓探測器得以執行更多的自動駕駛,比毅力號的自動導航(AutoNav)技術所允許的還要多。

通過擴充套件可應用於火星表面特徵的識別標籤種類,毅力號的影象將能用來進一步優化土壤屬性與目標分類演算法。現在,AI4Mars提供了用於識別更精細細節的標籤,允許人們選擇“浮石”(岩石“小島”)或“結核”(通常由已膠結在一起的礦物質組成)等選項。

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藉助AI4Mars,使用者可以在NASA毅力號火星探測器的影象中勾勒出岩石和景觀特徵。該專案有助於訓練人工智慧演算法,以提高火星車的自動駕駛能力。

圖片來源:NASA/噴氣推進實驗室-加州理工

該專案的目標是打磨出一種演算法,讓它能有助於從未來的火星車由火星傳送的海量資料中,挑出最有研究意義的那些特徵。毅力號火星車配備有19個攝像頭,每天會向地球傳送數十到數百張影象,供科學家和工程師梳理特定的火星地質特徵。但我們的時間非常緊迫:在這些影象從火星傳送到數千萬公里之外的地球上後,團隊成員須要根據他們在這些影象中看到的內容,在幾個小時的時間內製定好下一組指令,傳送給毅力號。

“不論是哪位科學家,都不可能每天都在如此短的時間內仔細檢視所有的下行影象,”幫助協調毅力號日常運營,併為AI4Mars專案提供諮詢的噴氣推進實驗室科學家維維安·孫(Vivian Sun)說道,“如果有一種演算法可以告訴我們:‘我想我在這裡看到了岩脈或者結核,’然後科學團隊就可以更詳細地研究這些區域,這樣一來我們就能節省不少時間。”

特別是在如今的開發階段,土壤屬性與目標分類演算法須要科學家的大量驗證,以確保它能準確標記出圖中的特徵。但即使這一演算法的能力有所改進,它的目的也不是取代人類科學家進行更為複雜的分析。

一切都關乎資料

領導AI4Mars專案開發的噴氣推進實驗室人工智慧研究員小野雅裕表示,所有成功演算法的關鍵,都是一個好的資料集,可用的單個資料越多,演算法學習的就越多。

“機器學習與普通軟體非常不同,”小野雅裕說,“這和從頭開始製作某個東西不太一樣。你可以把它想象成一個新的‘大腦’,我們所做的更多努力都是為了獲得一個好的資料集來教授‘大腦’,對已有資料進行修飾以便‘大腦’能更好地學習。”

人工智慧研究人員可以利用數以萬計的影象,訓練與地球上各種事物的演算法,例如房屋、鮮花或小貓。但是在AI4Mars專案之前,我們並沒有類似的火星表面的資料檔案。如今,研究人員的儲存庫中已有大約20 000張影象,如果每張影象都標有各種特徵,研究團隊就會格外滿足了。

噴氣推進實驗室的安妮·迪迪埃(Annie Didier)指出,火星資料儲存庫可以有多種用途,她曾參與過AI4Mars的毅力號版本。“通過這種演算法,漫遊車可以自動選擇要駛向的科學目標。”她說道。她還表示,這種演算法還可以在漫遊車上儲存各種影象,然後只發回科學家感興趣的特定特徵的影象。

小野雅裕指出,對AI4Mars團隊來說,公開他們所擁有的資料集的重要性不言而喻,這樣一來,整個資料科學界都能因此受益。

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“如果在噴氣推進實驗室以外,有人用我們的資料集建立了比我們的演算法更好的演算法,那也是一件值得高興的事,”他說道,“它只會讓我們更容易獲得更多新的發現。”


在AI4Mars中勾勒出的區域旁邊,可以看到毅力號火星車的一部分。該專案已經使用了NASA好奇號火星探測器的影象,在公眾的幫助下已經對人工智慧演算法進行了訓練;現在,該專案正在使用來自毅力號火星探測器的影象。

圖片來源:NASA/噴氣推進實驗室-加州理工

關於毅力號任務的更多資訊

毅力號任務在火星上的主要目標是天體生物學,包括尋找古微生物生命的跡象。毅力號將對火星的地質和過去的氣候進行表徵,為未來人類探索紅色星球鋪平道路,除此之外,毅力號任務還是第一個收集和儲存火星岩石和風化層(regolith,破碎的岩石和塵土)樣本的任務。

NASA與歐洲空間局(European Space Agency,ESA)合作進行後續的飛行任務,將探測器送往火星,從火星表面收集暫時快取的樣本,然後將它們返回地球進行進一步的分析。

火星2020(Mars 2020)毅力號任務是NASA從月球到火星探索計劃的一部分,這項計劃包括針對月球的一系列阿爾忒彌斯(Artemis)任務,以此為人類探索火星作準備。

噴氣推進實驗室由位於加利福尼亞州帕薩迪納市的加州理工學院(Caltech)為NASA代為管理,毅力號的建造和運營管理由噴氣推進實驗室負責。

毅力號火星探測任務的更多相關資訊請見:

mars.nasa.gov/mars2020/

nasa.gov/perseverance

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AI4Mars專案地址:

https://www.zooniverse.org/projects/hiro-ono/ai4mars

參考來源:

https://www.nasa.gov/feature/jpl/you-can-help-train-nasa-s-rovers-to-better-explore-mars

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