NASAは、火星の表面の地図を作成する際に一般の協力を求めており、最終的には、探査車の走行を可能にするのに役立つとしている。 好奇心 赤い惑星の周りを少し簡単に回ることができます。
NASA には、SPOC (土壌特性および物体分類) と呼ばれるアルゴリズムがあり、さまざまな種類の土壌にラベルを付けます。 火星の地形（岩や砂など）は、探査車の運転手が操縦する際に使用できる地図を作成します。 車両。 しかし、システムには改良が必要であり、そのためには膨大な量のデータを入力する必要があります。
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「通常、ディープ ラーニング アルゴリズムをトレーニングするには、何十万ものサンプルが必要です」と、A.I. のヒロ オノ氏は述べています。 NASAのジェット推進研究所の研究者は、ある論文で述べた。 声明. 「たとえば、自動運転車のアルゴリズムは、道路、標識、信号機、歩行者、その他の車両の多数の画像を使用してトレーニングされます。 ディープラーニング用の他の公開データセットには人、動物、建物が含まれていますが、火星の風景は含まれていません。」
アルゴリズムのトレーニング作業を支援するために、NASA は火星の地形の一部を分類するのに協力する一般の人々を募集しています。 一般の方が利用できるのは、 AI4マース 地形内のオブジェクトの周囲に境界を描画し、砂、土、岩盤、大きな岩などのラベルを付けるツールです。 これは、SPOC に地形のさまざまな部分を区別する方法を教えるのに役立ち、将来の探査車のナビゲーションに使用できます。
「将来的には、このアルゴリズムが、さまざまな路面で探査車の車輪が滑る可能性を予測するなど、他の有用なタスクを実行できるほど正確になることを期待しています」と小野氏は語った。
この考えは、人間のドライバーを SPOC に置き換えることではありません。なぜなら、別の惑星の周囲を探査機で移動するという非常に複雑なタスクには依然として人間が必要であるからです。 しかし、アルゴリズムは作業の退屈な部分の一部を支援し、解放されてより科学的に興味深い作業に集中できるようになります。
「ミッションの科学を安全に入手する方法を見つけるのが私たちの仕事です」と、AI4Mars に携わる研究室の探査車計画者の 1 人であるステファニー・オイジ氏は語ります。 「地形ラベルを自動的に生成できれば、時間を節約でき、生産性も向上します。」
地形にラベルを付けて、探査機のドライバーを手伝うことができます。 AI4Mars ウェブサイト.
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