El rover Perseverance de la NASA es la máquina más avanzada jamás enviada al planeta rojo con una gran cantidad de cámaras y un diseño refinado que debería resistir la prueba del tiempo. Aún así, es solo un robot y, a veces, la intuición humana puede ayudar a un robot a mejorar. Si está interesado en ayudar, la NASA está pidiendo a cualquier humano interesado que contribuya a los algoritmos de aprendizaje automático que ayudan a Perseverance a moverse. Todo lo que necesita hacer es mirar algunas imágenes y etiquetar características geológicas . Eso es algo que la mayoría de nosotros podemos hacer intuitivamente, pero es difícil para una máquina.
El proyecto se conoce como AI4Mars y es una continuación de un proyecto iniciado el año pasado utilizando imágenes de Curiosity. Ese vehículo en particular llegó a Marte en 2012 y ha estado haciendo historia desde entonces. La NASA usó Curiosity como punto de partida al diseñar Perseverance. El nuevo rover tiene 23 cámaras, que capturan una tonelada de datos visuales de Marte, pero el robot tiene que depender de operadores humanos para interpretar la mayoría de esas imágenes. El rover tiene una inteligencia artificial mejorada para ayudarlo a evitar obstáculos, y mejorará aún más si se suma.
El sitio AI4Mars le permite elegir entre las imágenes de Oportunidad, Curiosidad y Perseverancia. Después de seleccionar el tipo de imágenes que desea explorar, el sitio le proporcionará varios tipos de marcadores diferentes y explicaciones de lo que es cada uno. Por ejemplo, la NavCam le pide que identifique arena, suelo consolidado (donde las ruedas obtendrán una buena tracción), lecho de roca y rocas grandes. Hay ejemplos de todas estas formaciones, por lo que es muy fácil comenzar.
Con todos estos datos etiquetados, la NASA podrá entrenar mejor las redes neuronales para reconocer el terreno en Marte. Eventualmente, un rover podría moverse y recolectar muestras sin esperar a que el control de la misión planifique con precisión todos y cada uno de los movimientos. También ayudará a identificar las características geológicas más importantes, lo que evitará que los humanos busquen a ciegas gigabytes de datos de imágenes.
El resultado del proyecto AI4Mars de Curiosity es un algoritmo llamado SPOC (Clasificación de propiedades y objetos del suelo). Todavía está en desarrollo activo, pero la NASA informa que ya puede identificar características geológicas correctamente alrededor del 98 por ciento de las veces. Las imágenes etiquetadas de Perseverance mejorarán aún más el SPOC, que incluye detalles más sutiles que incluyen rocas flotantes ("islas" de rocas), guijarros con forma de nódulos y la textura aparente del lecho rocoso. En algunas imágenes, casi todos los objetos ya estarán etiquetados, pero otros podrían ser comparativamente escasos.
El proyecto Curiosity AI resultó en aproximadamente medio millón de imágenes etiquetadas. El equipo estaría contento con 20,000 por Perseverance, pero probablemente obtendrán mucho más.
Ahora lea :
Los días felices de la PDA y Blackberry han quedado definitivamente atrás, pero el factor…
Tutorial sobre cómo pronosticar usando un modelo autorregresivo en PythonFoto de Aron Visuals en UnsplashForecasting…
Si tienes un iPhone, los AirPods Pro son la opción obvia para escuchar música, ¡aunque…
Ilustración de Alex Castro / The Verge Plus nuevos rumores sobre el quinto Galaxy Fold.…
Se rumorea que los auriculares premium de próxima generación de Apple, los AirPods Max 2,…
El desarrollador Motive Studio y el editor EA han lanzado un nuevo tráiler de la…