Allmänheten inbjuds att hjälpa till med att lära en artificiell algoritm i Mars rovern till större igenkänning.

 

Allmänheten får nu möjlighet att hjälpa till med att lära en artificiell intelligensalgoritm att känna igen intressanta objekt och hur rovern bör arbeta bättre utifrån i bilder tagna av NASA: s Perseverance rover.

Artificiell intelligens, eller AI, har en enorm potential att förändra hur NASA:s rymdfarkost studerar universum. Men eftersom alla maskininlärningsalgoritmer kräver utbildning från människor önskas i ett nytt projekt allmänheten hjälpa till med att  märka ut funktioner av vetenskapligt intresse från  bilder tagna av NASA: s Perseverance Mars rover. 

 Projektet kallas AI4Mars och är en fortsättning på ett tidigare projekt som lanserades förra året och som byggde på bilder tagna av NASA:s Curiosity rover. Deltagarna i det tidigare skedet av det projektet märkte ut nästan en halv miljon bilder med hjälp av ett verktyg för att beskriva funktioner som sand och sten som roverns förare vid NASA: s Jet Propulsion Laboratory vanligtvis ser upp för när de planerar rutter på den röda planeten. Slutresultatet blev en algoritm, kallad SPOC (Soil Property and Object Classification), som kunde identifiera dessa funktioner till  98 % rätt. 

SPOC (algoritmen) är dock fortfarande under utveckling men forskare hoppas att den en dag kan sändas till Mars på en framtida rymdfarkost som då kan utföra ännu mer automatisk körning än Perseverances AutoNav-teknik tillåter i dag. Än behövs övervakning och kursändringar av människor på jorden. 

Målet är att finslipa en algoritm som kan hjälpa en framtida rover att plocka ut spännande data i det som sänds från Mars rover till Jorden. Utrustad med 19 kameror skickar Perseverance i dag allt från dussintals till hundratals bilder till jorden varje dag till forskare och ingenjörer som då kan  leta efter specifika geologiska egenskaper. Men tiden är knapp: När dessa bilder reser miljontals mil från Mars till jorden har teammedlemmarna några timmar på sig att utveckla nästa uppsättning instruktioner baserat på vad de ser i dessa bilder tillbaka till rovern. Något som sammantaget tar flera timmar "Det är därför inte möjligt för någon forskare att titta på alla nedlänkade bilder noggrannt på så kort tid varje dag", säger Vivian Sun, en JPL-forskare som hjälper till att samordna Perseverances dagliga bilder och ge instruktioner tillbaks. Det skulle spara tid för oss om det fanns en algoritm som kunde säga, 'Jag tror att jag såg sten eller en intressant formation här borta', som verkar intressanta och då kan vetenskapsteamet titta på dessa områden mer detaljerat."

I dag kanske många bilder istället kommer att ligga på lager i en databank för framtida (kanske år framåt) studier och i någon av dessa lagrade bilder finns kanske något otroligt eller spännande som vi borde sett på nu för att förstå mer av vad som finns på Mars och undersöka omedelbart (min anm.). Det är därför intresserad allmänhets hjälp behövs, kanske din.

Bild från NASA på Robotarmen på NASA:s Perseverance rover syns i den här bilden som används av AI4Mars-projektet. Användare beskriver och identifierar olika berg- och landskapsfunktioner för att träna en artificiell intelligensalgoritm som hjälper till att förbättra Mars rovers kapacitet.