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简介:你知道吗?或许一个小软件就能让我们和远隔千里的好奇号探测器连接起来 , 一起下载试试吧!
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这张自拍照由美国国家航空航天局(NASA)的火星漫游探测车“好奇号”拍摄 , 在拍摄之前 , 它刚在一个名为“赫顿”( Hutton)的岩石状物体上钻了一个洞 , 接着爬到倾斜岩石层上的栖息处(Greenheugh Pediment)拍下这张自拍照 。该全景图由86张图像组成 , “好奇号”机器手臂上的火星手持透镜成像仪(MAHLI)相机在2020年2月26日 , 也是第2687个火星日(别名太阳日)在火星执行任务时拍下它们 。 (图源:NASA/JPL-加州理工学院)
当“好奇号”在火星上行走遇到沙坑 , 尖石和其他障碍物时 , NASA需要外界的帮助来指引探测器 。 于是 , 宇宙动物园(Zooniverse)代理了名为AI4MARS的新在线工具 , 任何人都可以通过它来给这个自2012年就一直在火星上巡逻的“好奇号”周围的地形进行标注 。
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该工具是“机器学习”的一种 , 策划者通过它来协助“好奇号”的行动从而锻炼其自行选择安全路线的能力 。对于火星探测器来说 , 选择合适的途径是个亟待解决的问题 。 “好奇号”的轮子在早些年执行任务时就因为驶过尖锐的岩石而磨损 , 另一个“勇气号”火星探测器在2010年就永远困在了一个沙坑中 。
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这三张图片皆来自NASA的AI4Mars工具,分别展现了“好奇号”探测器所看到的火星地貌 。 NASA正寻求公众的帮助来为“好奇号”在火星上的路线绘制地图 , 公众需在地形特征的周围绘制边界线并为其命名标签 。 (图源:NASA/JPL-加州理工学院)
【【美国航天局】NASA需要你的帮助:一起来教“好奇号”探测器在火星上行走吧】训练算法的第一阶段称为SPOC(“土壤属性和对象分类”的简称) , 它可以区分不同的地形 。 SPOC已经应用于火星探测器的驱动器中 , 但公众的视野将以更快的速度提供更多的帮助机器训练的信息 。 “好奇号”所面临的挑战与已知的无人驾驶汽车算法截然不同 , 要知道 , 探测器是没有道路 , 行人或交通标志来进行识别工作的 。 因此我们需要更多帮助来快速训练算法 。
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一位隶属于NASA设置在加利福尼亚州帕萨迪纳的喷气推进实验室(JPL)的人工智能研究员小野雅裕在一份声明中说道:“我们希望该算法在之后能够变得足够准确 , 从而完成其他重要任务 , 例如预测探测器的轮子在不同表面上滑动的可能性 。 ”
JPL在声明中说 , 通常一个探测器的驱动器需要大约四到五个小时的时间来定制 , 其中包括几个人编写和审查数百行代码 。 编码员不是唯一的参与者 ,地质学家要检查地形是否存在安全问题 , 规划人员要确保探测器的高增益天线与地球之间的辐射方向清晰 , 以便探测器可以与测控任务中心进行通信 , 并且团队还应考虑阴影对探测器测距时的干扰 。(据NASA所说 , “好奇号”使用视觉测距法 , 该技术可将相机图像与附近的地标进行比较 , 因此阴影会增加该过程的难度)
稿源:(天文在线)
【】网址:http://www.shadafang.com/c/x60R3551532020.html
标题:【美国航天局】NASA需要你的帮助:一起来教“好奇号”探测器在火星上行走吧