НАСА хочет, чтобы ваша помощь улучшена настойчивому роверу AI
Настойчивость настойчивости NASA - самая передовая машина, когда-либо отправляющая на красную планету с помощью бодовой нагрузки камер и изысканной конструкции, которая должна стоять в режиме испытания. Тем не менее, это просто робот, а иногда человеческая интуиция может помочь роботу Smarten. Если вы заинтересованы в том, чтобы помочь, НАСА призывает к любым заинтересованным людям, чтобы внести свой вклад в алгоритмы машинного обучения, которые помогают настойчивости обойтись. Все, что вам нужно сделать, это посмотреть на некоторые изображения и этикетки геологические особенности. Это то, что большинство из нас могут сделать интуитивно, но это трудно для машины.
Проект известен как AI4MARS, и это продолжение проекта началось в прошлом году, используя изображения из любопытства. Этот конкретный ровер прибыл на Марс в 2012 году и с тех пор делает историю. NASA использовал любопытство в качестве отправной точки при проектировании настойчивости. Новый Rover имеет 23 камеры, которые захватывают тонну визуальных данных с Марса, но робот должен полагаться на человека, чтобы интерпретировать большинство этих изображений. Rover улучшил AI, чтобы помочь ему избежать препятствий, и он станет еще лучше, если вы чиплите.
Сайт Ai4Mars позволяет вам выбирать между возможностью любопытства и новыми настойчивыми изображениями. После выбора вида изображений, которые вы хотите использовать, сайт предоставит вам несколько различных типов маркеров и объяснения того, что есть каждый. Например, навцам просит вас идентифицировать песок, консолидированную почву (где колеса получат хорошую тягу), поросных и больших камней. Существуют примеры всех этих образований, так что это прилагается, чтобы начать.
Со всеми этими этими маркированными данными НАСА сможет лучше обучать нейронные сети, чтобы узнать местность на Марсе. В конце концов, ровер может быть в состоянии проушиться и собирать образцы, не дожидаясь контроля миссии, чтобы точно планировать каждое движение. Это также поможет определить наиболее важные геологические особенности, спасающие людей от слепого расчесывания через гигабайты данных изображения.
Результатом проекта AI4MARS любопытства - это алгоритм, называемый SPOC (свойство почвы и классификация объекта). Это все еще в активном развитии, но NASA сообщает, что он уже может правильно идентифицировать геологические особенности около 98 процентов времени. Маркированные изображения из настойчивости будут дополнительно улучшать SPOC, которая включает в себя более тонкие детали, включая поплавные порывы («Острова» пород), подобной узелке, подобной узелке, а камуштабная текстура. В некоторых изображениях почти все объекты уже будут маркированы, но другие могут быть сравнительно редкими.
Проект любопытства AI привел примерно через полмиллион с надписью изображений. Команда была бы довольна 20 000 за настойчивость, но они, вероятно, получит гораздо больше.
Читать далее
IBM построил AI, способный провести свои собственные люди в дебатах
Проект IBM Discater не подметает людей с начала дебаты, но он становится лучше соревновательным с ними.
Вертолет NASA Healicopter завязывает воздушное фото настойчивости Ровера
Впервые у нас теперь есть воздушный выстрел из роботизированного исследователя NASA, вежливости вертолета изобретательности.
Китай успешно приземляется на Марсе, подготовит ровер для развертывания
Китай успешно деблокировал аренду «Tianwen-1» с ровером Zhurong и стал просто третьей нацией, чтобы успешно приземлиться на Марсе.
Китай Марс Ровер отправляет обратно на первые изображения
Миссия коснулась на выходных, и Zhurong только что позвонил первые изображения с находки на своей посадочной платформе. Вскоре операторы на Земле будут освобождать Zhurong на красной планете.