Inteligência Artificial

Você pode ajudar a IA do Mars Rover a aprender a distinguir rochas da terra

O Mars Rover Curiosity está no Planeta Vermelho há oito anos, mas sua jornada está longe de terminar e ainda está recebendo atualizações. Você pode ajudar gastando alguns minutos rotulando dados brutos para alimentar sua IA de varredura de terreno.

spoc-examples

O Curiosity não navega por conta própria; existe uma equipe inteira de pessoas na Terra que analisam as imagens que retornam de Marte e traçam um caminho a seguir para o laboratório de ciências móvel.

Para fazer isso, no entanto, eles precisam examinar cuidadosamente as imagens para entender exatamente onde estão as rochas, o solo, a areia e outras características.

Esse é exatamente o tipo de tarefa em que os sistemas de aprendizado de máquina são bons: você fornece muitas imagens com os recursos destacados neles claramente identificados e eles aprendem a encontrar recursos semelhantes em imagens não rotuladas.

“Normalmente, centenas de milhares de exemplos são necessários para treinar um algoritmo de aprendizado profundo. Algoritmos para carros autônomos, por exemplo, são treinados com inúmeras imagens de estradas, sinais, semáforos, pedestres e outros veículos. Outros conjuntos de dados públicos para aprendizado profundo contêm pessoas, animais e edifícios – mas nenhuma paisagem marciana ”, disse o pesquisador da NASA / JPL AI Hiro Ono em um comunicado à imprensa.

Para ser mais preciso, eles já possuem um algoritmo, chamado de Propriedade do Solo e Classificação de Objetos, ou SPOC, mas estão pedindo ajuda para aprimorá-lo.

A agência enviou ao Zooniverse milhares de imagens de Marte e qualquer um pode demorar alguns minutos para anotá-las depois de ler o tutorial.

Pode não parecer tão difícil desenhar formas em torno de rochas, trechos de areia e assim por diante, mas você pode imediatamente ter problemas.

Até agora, o projeto rotulou cerca da metade das quase 9.000 imagens que deseja realizar (com mais talvez a caminho), e você pode ajudá-las a alcançar esse objetivo se tiver alguns minutos de sobra não é necessário compromisso. O site está disponível em inglês agora, com espanhol, hindi, japonês e outras traduções a caminho.

Melhorias na IA podem permitir que o rover diga não apenas para onde ele pode dirigir, mas a probabilidade de perder tração e outros fatores que podem influenciar a colocação individual das rodas.

Isso também facilita as coisas para a equipe que está planejando os movimentos do Curiosity, pois, se estão confiantes nas classificações do SPOC, não precisam gastar tanto tempo olhando as imagens para checá-las.

Fique de olho no progresso do Curiosity na página da missão.

Fonte: Techcrunch

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