Los miembros del público pueden ayudar a crear un algoritmo de inteligencia artificial para reconocer las características científicas de las imágenes tomadas por el rover Perseverance de la NASA.
La inteligencia artificial, o IA, tiene un enorme potencial para cambiar la forma en la que las naves espaciales de la NASA estudian el universo. Pero debido a que todos los algoritmos de aprendizaje automático requieren un entrenamiento por parte de humanos, un proyecto reciente, pide a los miembros del público que etiqueten las características de interés científico en las imágenes tomadas por el rover Perseverance Mars de la NASA.
Llamado AI4Mars, el proyecto es la continuación de uno lanzado el año pasado que se basó en imágenes del rover Curiosity de la NASA. Los participantes en la etapa anterior de ese proyecto, etiquetaron casi medio millón de imágenes, utilizando una herramienta para delinear características como arena y roca que los conductores de rover en el Jet Propulsion Laboratory de la NASA suelen tener en cuenta al planificar rutas en el Planeta Rojo. El resultado final fue un algoritmo, llamado SPOC (Soil Property and Object Classification), que pudo identificar estas características correctamente casi el 98% de las veces.
SPOC todavía está en desarrollo, y los investigadores esperan que algún día pueda ser enviado a Marte a bordo de una futura nave espacial para que pueda realizar una conducción aún más autónoma de lo que permite la tecnología AutoNav de Perseverance.
Las imágenes de Perseverance mejorarán aún más el SPOC al expandir los tipos de etiquetas de identificación que se pueden aplicar a las características de la superficie marciana. AI4Mars proporciona etiquetas para identificar detalles más refinados, lo que permite a las personas elegir opciones como “islas” de rocas o nódulos.
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