Помогите NASA сделать марсоходы умнее

Время на прочтение: 2 минут(ы)

Национальное управление по аэронавтике и исследованию космического пространства (NASA) 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.

Читайте также:  Нейросеть превращает ваше фото в портрет эпохи Возрождения

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.

Читайте также:  Falcon Heavy запустит главную миссию НАСА

Источник: 3dnews.ru

Читайте также:

Присоединяйтесь к нашему -каналу: https://t.me/technomagic и группе в Facebook.

Похожие статьи:

  • Трансляция: посмотрите на сборку аппарата «Марс-2020» прямо сейчас09.06.2019 Трансляция: посмотрите на сборку аппарата «Марс-2020» прямо сейчас (0)
    В июле 2020 года состоится важное для науки событие — старт космической миссии «Марс-2020». В ее рамках космическое агентство NASA отправит на Красную планету одноименный марсоход, и […]
  • Марсоход Perseverance совершил первую поездку на Марсе06.03.2021 Марсоход Perseverance совершил первую поездку на Марсе (0)
    Национальное аэрокосмического агентство США (NASA) отчиталось сегодня об очередных событиях в программе пребывания на Марсе аппарата Perseverance. В течение последней недели марсоход […]
  • Космический рывок09.01.2021 Космический рывок (0)
    Посадка на Луну, полет на Марс и новые ракеты: почему 2021 год войдет в историю космонавтики? Наступивший год обещает дать начало одним из самых продуктивных в истории человечества […]
  • Фото дня: новое селфи «побитого» марсохода Curiosity15.11.2020 Фото дня: новое селфи «побитого» марсохода Curiosity (0)
    Национальное управление по воздухоплаванию и исследованию космического пространства США (NASA) опубликовало великолепный автопортрет планетохода Curiosity, продолжающего заниматься […]

Вам будет интересно:

Здесь самые популярные товары из Китая по волшебным ценам!

5 1 голос
Рейтинг статьи
Подписаться
Уведомить о
guest
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии