天文在线|NASA需要你的帮助：一起来教“好奇号”探测器在火星上行走吧
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（GreenheughPediment）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）
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）
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“我们的工作就是弄清如何安全地获取任务背后的科学原理 。 ”参与AI4Mars的JPL探测器策划者之一的斯蒂芬妮·奥伊在同一份声明中说道：“自动生成地形标签将节省时间并让我们更加多产 。 ”
对“好奇号”的训练也将助力于“毅力号”探测器 ， 该探测器有望在7月20日之前发射升空 ， 以便在2021年登陆火星 。 AI4Mars网站上已经提供了8,000多张“好奇号”的图像 ， 让公众可以开始为图像加标签来帮助“好奇号” ， 并最终使“毅力号”受益 。
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