2020. 10. 08. - 10:00
Élesebb szemmel lát a Marson a mesterséges intelligencia
Nyilvánosságra hozta a mesterséges intelligencia által felfedezett első Mars-kráterek képeit a NASA. Jóval többet lát, mint amit az eddigi műszerekkel azonosítani lehetett.
Megmutatta a NASA, milyen krátereket fedezett fel a Marson a mesterséges intelligencia (MI). A klaszter, amelyről felvétek készültek, valamikor ez évtized elején keletkezett, amikor a bolygóba meteor csapódott.
A rendszer a NASA Mars Reconnaissance Orbiter alkalmazásával észlelte a krátereket, amelyet még 2005-ben indítottak útjára, hogy tanulmányozza a víz eredetét a vörös bolygón. Olvasd el: 50 új bolygót fedezett fel a mesterséges intelligencia a NASA adatkészletében
A mesterséges intelligencia által azonosított klasztert egyetlen meteor több darabja okozta, amely apró részekre tört, amikor 2010 márciusa és 2012 májusa között becsapódott.
A töredékek a Noctis Fossae nevű régióban landoltak, amely egy hosszú, keskeny, sekély mélyedés a Marson. A becsapódás kráterek sorozatát hagyta maga után, amely a bolygó felszínén nagyjából 30 méteren át láthatók.
A mesterséges intelligencia jóval élesebb szemmel lát a Marson is
A legnagyobb kráter nagyjából 4 méter széles, vagyis egy viszonylag kisméretű horpadás, amely az emberi szem számára nehezen észrevehető.
A tudósok általában úgy kutatnak e kráterek után, hogy a saját szemükkel szkennelik át a NASA Mars Reconnaissance Orbiter Context Camera által készített felvételeket.
A rendszer alacsony felbontású képeket készít a bolygóról, amelyek egyszerre több száz mérföldet fednek le - egy kutatónak 40 percbe telik egyetlen kép beolvasása.
Ahhoz, hogy időt takarítsanak meg és növeljék a jövőbeni eredmények számát, a tudósok és a mesterséges intelligencia-kutatók összefogtak a dél-kaliforniai NASA Jet Propulsion Laboratory (JPL) laboratóriumban, s kifejlesztették az ún. automatikus friss kráter-osztályozót.
Az osztályozót 6830 Context Camera képpel edzették. Az adattár számos korábban megerősített krátert tartalmazott, de olyan képeket is, amelyeken nincsenek friss hatások, hogy megmutassák a mesterséges intelligenciának, mit kell keresnie. Olvasd el: 250 idegen csillagot fedezett fel a mesterséges intelligencia galaxisunkban
Ezt követően az osztályozót a Context Camera teljes, mintegy 112 ezer képből álló tárházához alkalmazták. A módszer lerövidíti a 40 percet, amennyire a tudósoknak jellemzően szükségük van a felvételek áttekintéséhez – immár mindössze 5 perc elég hozzá. Ugyanakkor az osztályozónak még mindig szüksége van emberre, hogy ellenőrizze a munkáját.
„Az MI nem tudja elvégezni azt a fajta, képzett elemzést, amit egy tudós - mondta Kiri Wagstaff, a JPL informatikusa. - Az ilyen algoritmushoz hasonló eszközök azonban kitűnő segítők lehetnek. Megnyitja az utat az emberi és a mesterséges intelligencia-nyomozók izgalmas szimbiózisa előtt, amelyek együtt dolgoznak a tudományos felfedezések felgyorsításáért. ”
A kutatócsapat végül a NASA HiRISE kameráját használta, mely képes olyan apró dolgokat is észrevenni, mint a konyhaasztal, hogy megerősítse: az általuk észlelt sötét folt valóban kráterfürt.
Az osztályozó jelenleg a JPL tucatnyi, nagy teljesítményű számítógépén fut. A kutatócsoport most hasonló rendszereket kíván kifejleszteni, amelyek alkalmazhatók lennének a fedélzeti Mars-pályákon.
„Abban bízunk, hogy a mesterséges intelligencia képes előtérbe helyezni azokat az orbitális képeket, melyek a leginkább érdekelhetik a tudósokat" – mondta el Michael Munje, a Georgia Tech végzős hallgatója, aki maga is dolgozott az osztályozón.
A kutatók úgy vélik, hogy az eszköz teljesebb képet festhet a Mars meteorhatásairól, amelyek geológiai nyomokat tartalmazhatnak a bolygó életéről.
László Adrienn
