Искусственный интеллект помогает НАСА изучать Марс - «Новости дня»

✔ Искусственный интеллект помогает НАСА изучать Марс - «Новости дня»


Искусственный интеллект помогает НАСА изучать Марс - «Новости дня»

Нейросети и искусственный интеллект (слабая его форма) постепенно меняют нашу жизнь. Умные автомобили, IoT-устройства с цифровыми помощниками и многое другое упрощает человеку выполнение рабочих и бытовых задач. Используется ИИ и в космосе. Например, НАСА работает с технологиями машинного обучения и машинного зрения для изучения Марса. Именно ИИ помогает марсоходу Curiosity выбирать подходящие цели для анализа при помощи лазера и спектрографа. В прошлом году при помощи такого метода были проверены десятки объектов, информация о которых уже отправилась на Землю. ИИ обеспечивает работу Curiosity в автономном режиме — тогда, когда команда ученых с Земли не может связаться с аппаратом.
Эта функция не была изначально заложена в марсоход, а появилась после обновления программного обеспечения ровера. С 2016 года марсоход использовал лазерный инструмент ChemCam для изучения горных пород Марса и других целей 54 раза. И практически каждый раз в выборе цели использовался ИИ. Программная платформа, о которой идет речь, называется AEGIS (Autonomous Exploration for Gathering Increased Science).

помогла ученым открыть ряд интересных минералов. В некоторых случаях изучение горных пород в автономном режиме давало специалистам ценные данные, которые позволяли планировать следующий день. ИИ превосходно выполняет задачу, для выполнения которой его и создавали — получение большего, чем раньше, количества ценных научных данных в единицу времени.
До установки новой программной платформы Curiosity не всегда бездействовал, когда не было связи с Землей. Иногда он стрелял лазером по заранее заданным ученым целям, но происходило это практически вслепую. Ученые надеялись на то, что лазер куда-нибудь, да попадет, и можно будет получить ценные научные данные. Конечно, «выстрел» лазером делался в определенном направлении, а не просто в «белый свет», поэтому специалисты иногда все же получали интересные результаты, но это происходило не так часто.
«В 50% случаев попадание шло в грунт — что тоже полезно, но изучение минералов гораздо более ценно для наших ученых», — заявил Рэймонд Фрэнсис, член группы Curiosity. Теперь марсоход может стрелять не просто по минералам, а по горным породам определенного цвета, очертания и размера. Программное обеспечение работает с камерами ровера, получая изображение окружения. Если фиксируется цель, следует импульс. Порой возможностями AEGIS пользуются и операторы — это делается в том случае, когда специалисты не уверены в точности наводки «вручную».

Искусственный интеллект помогает НАСА изучать Марс - «Новости дня»

Марс-2020
Следующее поколение марсохода будет лететь на Красную планету с предустановленным программным обеспечением вроде AEGIS. Также новый ровер будет оснащен спектрометрами нового типа. Речь идет о марсоходе «Марс-2020» (англ. Mars 2020 Rover Mission). Его запуск планируется на 2020 год с прибытием примерно в феврале 2021 года. Его главная задача — проведение астробиологических исследований. Специалисты надеются, что он поможет прояснить ситуацию с жизнью на Марсе — возможно, «Марс-2020» сможет найти какие-то следы существования жизни в прошлом Красной планеты.
Кроме того, при помощи этого марсохода планируется провести исследования поверхности планеты, геологических процессов и истории эволюции Марса. Впервые о намерении запустить новый марсоход в НАСА заявили в 2012 году на осеннем заседании Американского геофизического союза в Сан-Франциско.


Нейросети и искусственный интеллект (слабая его форма) постепенно меняют нашу жизнь. Умные автомобили, IoT-устройства с цифровыми помощниками и многое другое упрощает человеку выполнение рабочих и бытовых задач. Используется ИИ и в космосе. Например, НАСА работает с технологиями машинного обучения и машинного зрения для изучения Марса. Именно ИИ помогает марсоходу Curiosity выбирать подходящие цели для анализа при помощи лазера и спектрографа. В прошлом году при помощи такого метода были проверены десятки объектов, информация о которых уже отправилась на Землю. ИИ обеспечивает работу Curiosity в автономном режиме — тогда, когда команда ученых с Земли не может связаться с аппаратом. Эта функция не была изначально заложена в марсоход, а появилась после обновления программного обеспечения ровера. С 2016 года марсоход использовал лазерный инструмент ChemCam для изучения горных пород Марса и других целей 54 раза. И практически каждый раз в выборе цели использовался ИИ. Программная платформа, о которой идет речь, называется AEGIS (Autonomous Exploration for Gathering Increased Science). помогла ученым открыть ряд интересных минералов. В некоторых случаях изучение горных пород в автономном режиме давало специалистам ценные данные, которые позволяли планировать следующий день. ИИ превосходно выполняет задачу, для выполнения которой его и создавали — получение большего, чем раньше, количества ценных научных данных в единицу времени. До установки новой программной платформы Curiosity не всегда бездействовал, когда не было связи с Землей. Иногда он стрелял лазером по заранее заданным ученым целям, но происходило это практически вслепую. Ученые надеялись на то, что лазер куда-нибудь, да попадет, и можно будет получить ценные научные данные. Конечно, «выстрел» лазером делался в определенном направлении, а не просто в «белый свет», поэтому специалисты иногда все же получали интересные результаты, но это происходило не так часто. «В 50% случаев попадание шло в грунт — что тоже полезно, но изучение минералов гораздо более ценно для наших ученых», — заявил Рэймонд Фрэнсис, член группы Curiosity. Теперь марсоход может стрелять не просто по минералам, а по горным породам определенного цвета, очертания и размера. Программное обеспечение работает с камерами ровера, получая изображение окружения. Если фиксируется цель, следует импульс. Порой возможностями AEGIS пользуются и операторы — это делается в том случае, когда специалисты не уверены в точности наводки «вручную». Марс-2020 Следующее поколение марсохода будет лететь на Красную планету с предустановленным программным обеспечением вроде AEGIS. Также новый ровер будет оснащен спектрометрами нового типа. Речь идет о марсоходе «Марс-2020» (англ. Mars 2020 Rover Mission). Его запуск планируется на 2020 год с прибытием примерно в феврале 2021 года. Его главная задача — проведение астробиологических исследований. Специалисты надеются, что он поможет прояснить ситуацию с жизнью на Марсе — возможно, «Марс-2020» сможет найти какие-то следы существования жизни в прошлом Красной планеты. Кроме того, при помощи этого марсохода планируется провести исследования поверхности планеты, геологических процессов и истории эволюции Марса. Впервые о намерении запустить новый марсоход в НАСА заявили в 2012 году на осеннем заседании Американского геофизического союза в Сан-Франциско.


Новости по теме





Добавить комментарий

показать все комментарии
Комментарии для сайта Cackle
→ 
Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика Яндекс.Метрика