miércoles, diciembre 8

Usted puede ayudar a entrenar a los Mars Rovers de la NASA para evitar el peligro desde su sofá

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Ahora puede participar en un proyecto que ayudará a los rovers marcianos de la NASA a navegar mejor por la superficie marciana desde la comodidad de su hogar.

Como parte del proyecto, llamado AI4Mars, las personas interesadas en contribuir pueden ayudar a enseñar un algoritmo de inteligencia artificial para reconocer características geológicas en imágenes tomadas por Perseverance y otros vehículos exploradores de Marte.

El terreno de Marte puedeser peligroso para los rovers.Los rovers Opportunity, Curiosity y Spirit de la NASA han experimentado quedarse atascados en la arena en algún momento.

El objetivo del proyecto AI4Mars es ayudar a los rovers de la NASA a identificar terrenos peligrosos por sí mismos, utilizando el aprendizaje automáticotecnología que se utiliza en los vehículos autónomos en la Tierra.

Para lograr esto, el algoritmo necesita muchos datos de los que aprender.Y aquí es donde los científicos ciudadanos pueden desempeñar un papel importante.

El proyecto pide a los miembros del público que etiqueten las características en imágenes capturadas por los rovers de Marte de la NASA, lo que conducirá a la creación del primerconjunto de datos de navegación de origen para el planeta rojo.

Este conjunto de datos ayudará a mejorar la capacidad de los vehículos móviles para identificar diferentes tipos de terreno y determinar si están en peligro o no.

Si lo deseapara ayudar, siga este enlace.Se pedirá a los voluntarios que dibujen polígonos en las imágenes del rover de Marte para etiquetar diferentes tipos de terreno, como arena, suelo, lecho rocoso y rocas grandes.

AI4Mars se lanzó el año pasado, utilizando imágenes tomadas por el Curiosity Rover de la NASA, queactualmente está explorando Marte al mismo tiempo que Perseverance.

Los miembros del público etiquetaron casi medio millón de imágenes con la ayuda de una herramienta que los operadores de rover de la NASA utilizan para resaltar características como arena y roca al planificarrutas de conducción en la superficie marciana.

El resultado de este esfuerzo fue un algoritmo llamado SPOC (Clasificación de propiedades y objetos del suelo) que fue capaz de identificar correctamente características como esta en casi el 98 por ciento de los casos.

Luego, la NASA anunció el martes que las imágenes tomadas por Perseverance ahora se pueden usar para entrenar el algoritmo.

El algoritmo aún está en desarrollo, pero el equipo AI4Mars espera que pueda usarse para ayudar a los futuros rovers de Marte a sermás inteligente y seguro, y rinde aún másconducción autónoma de lo que es posible actualmente con la tecnología AutoNav de Perseverance.

Los datos también están ayudando al equipo a desarrollarse.Este es un breve resumen.

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