Un instrument inovator pe bază de inteligenţă artificială (AI) este dezvoltat de NASA pentru a fi folosit în identificarea unui grup de cratere de pe Marte care s-au format în ultimul deceniu, conform unui material publicat luni de Space.com, care citează un comunicat al NASA.
Noul algoritm, un clasificator automat al craterelor de impact noi, a fost creat de cercetători de la NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) din California – şi reprezintă prima oară când inteligenţa artificială este folosită pentru a identifica noi cratere de pe Planeta Roşie, conform unui comunicat al NASA.
Oamenii de ştiinţă au introdus în algoritmul de învăţare automată peste 112.000 de imagini obţinute de instrumentul Context Camera de pe sonda orbitală Mars Reconnaissance Orbiter (MRO).
Programul este conceput să scaneze fotografiile în căutarea eventualelor noi cratere la suprafaţa lui Marte.
În cazul primelor descoperiri realizate cu acest algoritm, NASA a anunţat că este vorba despre un grup de cratere formate în urma impacturilor cu meteoriţi produse între martie 2010 şi mai 2012.
Asistenți ai cercetătorilor
"AI-ul nu poate face tipul de analize pe care le face un om de ştiinţă. Însă instrumente precum acest nou algoritm pot fi noii asistenţi ai cercetătorilor. Ele deschid drumul unei simbioze între investigatorii umani şi AI care lucrează împreună pentru a accelera procesul descoperirilor ştiinţifice", a comentat Kiri Wagstaff, informatician în cadrul JPL.
Instrumentul Context Camera din dotarea sondei MRO obţine imagini de rezoluţie joasă ce acoperă sute de kilometri pătraţi. Acest instrument poate ajuta la identificarea urmelor de impact de la suprafaţa Planetei Roşii şi a noilor cratere.
Însă micile caracteristici ale suprafeţei marţiene pot fi dificil de identificat de pe orbită.
Acest proces necesită ca mai mulţi oameni de ştiinţă să-şi dedice câteva ore pe zi exclusiv studierii acestor imagini obţinute din satelit.
Astfel, un algoritm capabil să identifice şi să clasifice în mod automat noile cratere le va oferi oamenilor de ştiinţă mai mult timp pentru a se concentra asupra unor alte aspecte.
Părți mai mici, rezolvate în paralel
"Nu ar fi posibil să procesezi peste 112.000 de imagini într-un interval de timp rezonabil fără a distribui acest proces între mai multe calculatoare", susţine Gary Doran, informatician la JPL.
"Strategia este de a fragmenta problema în părţi mai mici ce pot fi rezolvate în paralel".
Cercetătorii NASA au programat acest algoritm pentru clasificarea craterelor folosind 6.830 de imagini obţinute de Context Camera.
Acest proces a inclus fotografii ale unor zone în care oamenii au identificat anterior impacturi, precum şi zone fără cratere, pentru ca instrumentul să poată învăţa să diferenţieze craterele de alte forme de relief de pe Planeta Roşie.
Apoi, cercetătorii au testat acest algoritm prin introducerea în sistem a 112.000 de imagini obţinute de Context Camera. Instrumentul AI a identificat grupul de cratere din regiunea marţiană Noctis Fossae, a căror existenţă a fost apoi confirmată folosind instrumentul HiRISE. Algoritmul AI a detectat şi alte 20 de zone de interes pe care oamenii de ştiinţă le vor examina în detaliu în căutarea de noi cratere.
Tehnicile noi de analiză pot da informații din misiuni mai vechi
NASA doreşte să folosească tehnologii similare de clasificare şi pentru viitoarele sonde orbitale ce vor fi amplasate în jurul lui Marte, printre altele, cu scopul de a afla cât de des este lovită această planetă de meteoriţi.
"Probabil există mult mai multe impacturi decât am descoperit până acum (...) iar acest instrument AI ne arată căt de multe putem face folosind chiar misiunile vechi, aşa cum este MRO, împreună cu noi tehnici de analiză", a declarat şi Ingrid Daubar, cercetător la JPL şi la Universitatea Brown, care a participat la dezvoltarea acestui algoritm.
Citește și:
