Nowe miejsca sztucznej inteligencji wcześniej nieodkryte kratery na Marsie

Nowe miejsca sztucznej inteligencji wcześniej nieodkryte kratery na Marsie


Planetarni naukowcy z NASA Laboratorium Napędów Odrzutowych opracował narzędzie do uczenia maszynowego, aby zaoszczędzić czas badaczy, szkoląc sztuczną inteligencję za pomocą 6830 zdjęć Czerwonej Planety.

Znalazł już krater, który powstał między marcem 2010 a majem 2012.

Ten krater był bardzo mały w porównaniu z innymi – miał tylko cztery metry średnicy – co utrudniało jego wykrycie przez naukowców-ludzi.

Wyszukuje wydarzenia, takie jak diabły pyłowe, lawiny i ruchome wydmy, i zostało użyte do znalezienia ponad 1000 kraterów.

Jednak obrazy z MRO mogą zwykle wychwytywać tylko ślady wybuchu wokół uderzenia krateru, a nie sam krater.

Bez sztucznej inteligencji naukowcy muszą następnie zbadać te obrazy w ramach eksperymentu naukowego z zakresu obrazowania w wysokiej rozdzielczości (HiRISE).

Zadanie jest czasochłonne; prawidłowe zeskanowanie obrazu może zająć badaczowi 40 minut.

Ta nowa sztuczna inteligencja, po przeszkoleniu, została skonfigurowana do analizy pełnej biblioteki 112 000 zdjęć wykonanych przez kamerę kontekstową.

Działająca na superkomputerze sztuczna inteligencja jest w stanie wykrywać kratery z prędkością 480 razy większą niż ludzie – skracając 40-minutowy czas wykrywania do zaledwie pięciu sekund.

Jednocześnie uruchomiono 750 egzemplarzy klasyfikatora. „Nie byłoby możliwe przetworzenie ponad 112 000 obrazów w rozsądnym czasie bez dystrybucji pracy na wielu komputerach” – powiedział informatyk z JPL Gary Doran.

„Strategia polega na podzieleniu problemu na mniejsze części, które można rozwiązać równolegle”.

Mimo osiągnięć sztucznej inteligencji nadal wymaga od człowieka sprawdzenia poprawności jej pracy ze względu na niezdolność do bardziej wprawnej analizy.

„Narzędzia takie jak ten nowy algorytm mogą być ich pomocnikami. To toruje drogę do ekscytującej symbiozy ludzi i „badaczy” sztucznej inteligencji pracujących razem w celu przyspieszenia odkryć naukowych ”- powiedział informatyk z JPL Kiri Wagstaff.

Ostatecznie celem jest, aby systemy takie jak te działały na komputerach na orbitach Marsa, a nie na komputerach na Ziemi.

Obecnie dane przesyłane z powrotem na Ziemię nadal wymagają zbadania przez naukowców – zadanie to jest porównywalne do znalezienia igły w stogu siana Michaela Munji, absolwenta Georgia Tech, który pracował nad klasyfikatorem.

„Istnieje nadzieja, że ​​w przyszłości sztuczna inteligencja może nadać priorytet obrazom orbitalnym, którymi naukowcy będą prawdopodobnie bardziej zainteresowani” – powiedział Munje.

Oczekuje się również, że narzędzie to umożliwi pełniejszą wizję tego, jak często meteory uderzają w Marsa, a także pozwoli wykryć jeszcze mniejsze oddziaływania, które zostały przeoczone przez naukowców.

„Prawdopodobnie istnieje znacznie więcej skutków, których jeszcze nie znaleźliśmy” – powiedziała naukowiec Ingrid Daubar.

„Ten postęp pokazuje, jak wiele możesz zrobić z misjami dla weteranów, takimi jak MRO, przy użyciu nowoczesnych technik analizy”.

Nie jest to jedyny przypadek, w którym NASA wykorzystała sztuczną inteligencję do wykrywania danych pominiętych przez ludzkich naukowców.

50 planet ma rozmiary od Neptuna do mniejszych od Ziemi. Niektóre miały na Ziemi orbity, które trwają nawet 200 dni, podczas gdy inne krążą wokół swoich gwiazd tak szybko, jak raz dziennie.

Opracowano inne narzędzie sztucznej inteligencji, aby odkryć strukturę wszechświata, tworząc narzędzie zwane „Dark Emulator„które mogą stworzyć setki wirtualnych wszechświatów i wykorzystać te symulacje, aby pomóc naukowcom dowiedzieć się więcej o naszej rzeczywistości.



Source link