Puedes ayudar a enseñar a los rovers de la NASA a explorar Marte con el proyecto AI4Mars

La inteligencia artificial podría ser de gran ayuda para los rovers de Marte como Curiosity o Perseverance de la NASA, pero primero estos sistemas de IA deben recibir capacitación sobre qué buscar. Un proyecto de la NASA invita al público a ayudar a identificar las características del paisaje marciano, con el fin de entrenar un algoritmo que los futuros rovers podrían usar para navegar alrededor del planeta rojo.

El brazo robótico del rover Perseverance de la NASA se ve en esta imagen utilizada por el proyecto AI4Mars.
El brazo robótico del rover Perseverance de la NASA se ve en esta imagen utilizada por el proyecto AI4Mars. Los usuarios describen e identifican diferentes características de rocas y paisajes para ayudar a entrenar un algoritmo de inteligencia artificial que ayudará a mejorar las capacidades de los rovers de Marte. NASA/JPL-Caltech

El proyecto AI4Mars fue , y los usuarios ya han etiquetado casi medio millón de imágenes para ayudar a desarrollar el algoritmo de clasificación de propiedades y objetos del suelo (SPOC). Este algoritmo identifica características del paisaje como arena y roca, y lo hace correctamente casi el 98 % de las veces. En el futuro, este algoritmo podría incorporarse a las capacidades de conducción autónoma de los rovers de Marte, como el utilizado por Perseverance.

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Ahora, los investigadores quieren expandir SPOC para obtener información más detallada sobre formaciones rocosas, como la presencia de rocas flotantes o nódulos. Al clasificar automáticamente los tipos de roca captados por los rovers, los investigadores pueden enviar instrucciones de conducción a los rovers más rápidamente.

«No es posible que ningún científico mire todas las imágenes descargadas con escrutinio en tan poco tiempo, todos los días».explicadoVivian Sun, científica del JPL que ayuda a coordinar las operaciones diarias de Perseverance y asesora sobre el proyecto AI4Mars. «Nos ahorraría tiempo si hubiera un algoritmo que pudiera decir: ‘Creo que vi vetas de roca o nódulos aquí’, y luego el equipo científico puede observar esas áreas con más detalle».

Para ayudar a desarrollar este algoritmo, la NASA está invitando al público a ir alPágina de AI4Mars en Zooniversey mire las imágenes de la superficie marciana capturadas por el rover Curiosity. Se les pide que dibujen polígonos alrededor de características particulares como arena, suelo, roca madre y rocas grandes. Los resultados de miles de clasificaciones hechas por el público luego son cotejados y verificados por científicos para asegurarse de que el etiquetado sea exacto.

Con el tiempo, a medida que se etiquetan más datos individuales, el algoritmo puede aprender a distinguir características por sí mismo.

“El aprendizaje automático es muy diferente del software normal”, dijo el investigador principal del proyecto AI4Mars, Hiro Ono. “Esto no es como hacer algo desde cero. Piense en ello como comenzar con un nuevo cerebro. Más del esfuerzo aquí es obtener un buen conjunto de datos para enseñar ese cerebro y masajear los datos para que se aprendan mejor”.

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