Você pode ajudar a ensinar rovers da NASA a explorar Marte com o projeto AI4Mars

gurinho

A inteligência artificial pode ser uma grande ajuda para os robôs de Marte, como o Curiosity ou o Perseverance da NASA, mas primeiro esses sistemas de IA precisam ser treinados sobre o que procurar. Um projeto da NASA convida membros do público a ajudar a identificar características da paisagem marciana, a fim de treinar um algoritmo que futuros rovers possam usar para navegar ao redor do planeta vermelho.

O braço robótico do rover Perseverance da NASA é visível nesta imagem usada pelo projeto AI4Mars.
O braço robótico do rover Perseverance da NASA é visível nesta imagem usada pelo projeto AI4Mars. Os usuários delineiam e identificam diferentes rochas e características da paisagem para ajudar a treinar um algoritmo de inteligência artificial que ajudará a melhorar as capacidades dos rovers de Marte. NASA / JPL-Caltech

O projeto AI4Mars foi lançado no ano passado e os usuários já rotularam quase meio milhão de imagens para ajudar a desenvolver o algoritmo de classificação de propriedade e objeto do solo (SPOC). Este algoritmo identifica características da paisagem, como areia e rocha, e o faz corretamente quase 98% das vezes. No futuro, esse algoritmo pode ser incorporado aos recursos de direção autônoma dos rovers de Marte, como a tecnologia AutoNav usada pelo Perseverance.

Agora, os pesquisadores querem expandir o SPOC para obter informações mais detalhadas sobre as formações rochosas, como a presença de rochas flutuantes ou nódulos. Ao classificar automaticamente os tipos de rocha fotografados pelos rovers, os pesquisadores podem enviar instruções de direção de volta aos rovers mais rapidamente.

“Não é possível para um único cientista olhar para todas as imagens downlink com escrutínio em um período de tempo tão curto, todos os dias”, explicou Vivian Sun, uma cientista do JPL que ajuda a coordenar as operações diárias do Perseverance e consultada no projeto AI4Mars. “Isso nos pouparia tempo se houvesse um algoritmo que pudesse dizer, 'Acho que vi veias ou nódulos de rocha aqui', e então a equipe de ciência pode examinar essas áreas com mais detalhes.”

Para ajudar a desenvolver esse algoritmo, a NASA está convidando o público a ir à página do AI4Mars no Zooniverse e ver as imagens da superfície marciana capturadas pelo rover Curiosity. Eles são solicitados a desenhar polígonos em torno de recursos específicos, como areia, solo, rocha sólida e rochas grandes. Os resultados de milhares de classificações feitas pelo público são então comparados e verificados por cientistas para garantir que a rotulagem seja precisa.

Com o tempo, à medida que mais dados individuais são rotulados, o algoritmo pode aprender a distinguir recursos por si mesmo.

“O aprendizado de máquina é muito diferente do software normal”, disse o pesquisador-chefe do projeto AI4Mars, Hiro Ono. “Isso não é como fazer algo do zero. Pense nisso como começar com um novo cérebro. Mais do que o esforço aqui é conseguir um bom conjunto de dados para ensinar esse cérebro e massagear os dados para que sejam mais bem aprendidos. ”