Tanítsa Ön is a Curiosity marsjáró mesterséges intelligenciáját!

2734

Tanítsuk együtt a Curiosity rovert! Egy online elérhető eszközzel és a mögötte futó mesterséges intelligenciával most Ön is segítheti a marsjáró tájékozódását. Az AI4Mars szoftverrel a Mars különböző területeit ábrázoló felvételeken címkézve a felszínformákat a rover ügyesebben tudja majd automatikusan felismerni őket.

Mi az ott bal oldalon? Egy nagy kő? Esetleg homok? Az is lehet, hogy egy szép lapos alapkőzet. Az AI4Mars szoftver a műkedvelő tudomány (citizen science) számos projektjét gyűjtő Zooniverse honlapján érhető el, ahol négyféle felszínformát rajzolhatunk körbe a fotókon. A címkék a marsi felszínforma-felismerő SPOC (Soil Property and Object Classification) algoritmust fejlesztik.

A SPOC a különféle típusú felszínformákat felismerve vizuális térképet készít, a mérnökök pedig ez alapján döntik el, hogy a Curiosity merre menjen tovább. Az algoritmust már használják, de lenne még hová fejlődnie. Hiro Ono, a NASA JPL mesterségesintelligencia-kutatója magyarázta, hogy tipikusan példák százezrei kellenek egy tanuló algoritmus megfelelő betanításához. Az önvezető autókat például rengeteg utat, utcatáblát, lámpát, gyalogosokat és más járműveket ábrázoló képpel tanítják be.

Három különböző típusú felszínforma az AI4Mars szoftver képein. A felvételeken látható formák határait megrajzolva és megfelelően felcímkézve taníthatjuk a NASA mesterséges intelligenciáját az önálló felismerésre. (NASA/JPL-Caltech)

Sokféle adatcsomag érhető el, például állatokat, épületeket vagy éppen embereket ábrázolók, de marsi tájképeket már nem igazán találni. Ha már megfelelően felkészült, a SPOC automatikusan tudja majd megkülönböztetni a tapadós felszíntakarókat, kiálló sziklákat, lapos alapkőzeteket és a veszélyes homokdűnéket egymástól. Erről fényképeket küld majd vissza a Földre, hogy itthon megtervezhessék, merre induljon tovább. Remélhetőleg a jövőben ahhoz is elég pontos lesz az algoritmus, hogy más hasznos feladatokat is biztonsággal elvégezzen – például meg tudja becsülni, milyen valószínűséggel csúsznak majd meg a rover kerekei egy adott felületen.

A kulisszák mögött

A rover tervezőiként is emlegetett JPL mérnökcsapat számára lesz a leginkább hasznos a továbbfejlesztett SPOC algoritmus. Ők felelősek ugyanis a Curiosity rover minden egyes mozdulatáért, legyen az egy szelfi elkészítése, a porított minták összegyűjtése vagy éppen elvezetni egyik helyről a másikra.

Egyetlen út megtervezése során is szakemberek csoportja dolgozik együtt, akik akár 4-5 órán át programoznak és egyeztetnek. Geológusok mérik fel a Curiosity kerekeire potenciálisan leselkedő veszélyeket, mekkora valószínűséggel csúszhatnak meg, sértheti fel őket egy élesebb kőzetdarab vagy épp akadhatnak el a finom homokban – ahogy az Opportunity és a Spirit is annak idején.

Ezen kívül azt is előre megtervezik, hogy a célponthoz érve milyen irányba fog állni a rover, hiszen a Földdel való kommunikációhoz az antennáját sem árnyékolhatja be semmi. A menet közben potenciálisan megjelenő árnyékokat is figyelembe kell venni, ezek ugyanis megzavarhatják a Curiosity távolságmérő szenzorait (a rover odometriával határozza meg a távolságokat, a kamera képeit veti össze közeli tájékozódási pontjaival).

A mesterséges intelligencia szerepe

A SPOC nem fogja kiváltani a tervezők bonyolult és időigényes munkáját, de lehetővé teszi, hogy a munkájuk más elemeivel foglalkozzanak inkább, például, hogy melyik kőzetet vizsgálják meg legközelebb. Ha a Curiosity automatikusan felismerné az útjába eső felszínformákat, rengeteg időt tudnának más kutatási célokra felhasználni.

Egy okosabb algoritmus természetesen nem csupán a Curiosity, hanem a többi, jövőbeli marsjárós küldetést is segítené – például az idén nyáron induló Perseverance rovert is. Előbb viszont szükség van a felcímkézett képek egy méretes gyűjteményére, melyhez már több mint 8000 fényképet töltöttek fel az AI4Mars oldalára. Terv szerint a jövőben majd Opportunity és Spirit felvételekkel is kiegészítik az archívumot. A honlap elérhető nyelveit folyamatosan bővítik az önkéntesek, tehát nincs más hátra, mint előre – tudományra fel!

Forrás: https://www.jpl.nasa.gov/news/news.php?feature=7675

Hozzászólás

hozzászólás