Você pode ajudar os motoristas do rover Curiosity da NASA a navegar melhor em Marte. Usando a ferramenta online AI4Mars para rotular características do terreno em imagens baixadas do Planeta Vermelho, você pode treinar um algoritmo de inteligência artificial para ler automaticamente a paisagem.

É uma grande pedra à esquerda? Pode ser areia? Ou talvez seja bom, alicerce plano. AI4Mars, que está hospedado no site de ciência cidadã Zooniverse, permite traçar limites ao redor do terreno e escolher um dos quatro rótulos. Esses rótulos são a chave para aprimorar o algoritmo de classificação de terreno marciano chamado SPOC (propriedade do solo e classificação de objetos).

Desenvolvido no Laboratório de Propulsão a Jato da NASA, que gerenciou todas as missões do Mars rover da agência, SPOC rotula vários tipos de terreno, criar um mapa visual que ajude os membros da equipe da missão a determinar quais caminhos seguir. SPOC já está em uso, mas o sistema poderia usar mais treinamento.

"Tipicamente, centenas de milhares de exemplos são necessários para treinar um algoritmo de aprendizado profundo, "disse Hiro Ono, um pesquisador de IA no JPL. "Algoritmos para carros autônomos, por exemplo, são treinados com inúmeras imagens de estradas, sinais, luzes de trânsito, pedestres e outros veículos. Outros conjuntos de dados públicos para aprendizagem profunda contêm pessoas, animais e edifícios - mas não paisagens marcianas. "

Quando estiver totalmente atualizado, SPOC será capaz de distinguir automaticamente entre solos coesos, pedras altas, leito rochoso plano e perigosas dunas de areia, enviar imagens para a Terra que tornarão mais fácil planejar os próximos movimentos do Curiosity.

"No futuro, esperamos que este algoritmo se torne preciso o suficiente para fazer outras tarefas úteis, como prever a probabilidade de as rodas de um veículo espacial escorregarem em superfícies diferentes, "Ono disse.

O trabalho dos planejadores rover

Os engenheiros do JPL, chamados de planejadores rover, podem se beneficiar ao máximo com um SPOC mais bem treinado. Eles são responsáveis ​​por cada movimento do Curiosity, seja tirando uma selfie, gotejando amostras pulverizadas no corpo do rover para serem analisadas ou dirigindo de um local para o outro.

Pode levar de quatro a cinco horas para resolver uma unidade (o que agora é feito virtualmente), exigindo que várias pessoas escrevam e revisem centenas de linhas de código. A tarefa também envolve ampla colaboração com cientistas:geólogos avaliam o terreno para prever se as rodas do Curiosity podem escorregar, ser danificado por rochas pontiagudas ou ficar preso na areia, que prendeu os rovers Spirit e Opportunity.

Os planejadores também consideram para que lado o rover será apontado no final de uma viagem, já que sua antena de alto ganho precisa de uma linha de visão clara para a Terra para receber comandos. E eles tentam prever as sombras que caem no terreno durante uma viagem, o que pode interferir em como a Curiosidade determina a distância. (O rover usa uma técnica chamada odometria visual, comparando imagens da câmera com pontos de referência próximos.)

Como a IA pode ajudar

SPOC não substituirá o complicado, trabalho demorado de planejadores rover. Mas pode liberá-los para se concentrar em outros aspectos de seu trabalho, como discutir com os cientistas quais rochas estudar a seguir.

"É nosso trabalho descobrir como obter com segurança a ciência da missão, "disse Stephanie Oij, um dos planejadores de rover do JPL envolvido no AI4Mars. "A geração automática de rótulos de terreno nos pouparia tempo e nos ajudaria a ser mais produtivos."

Os benefícios de um algoritmo mais inteligente se estenderiam aos planejadores da próxima missão da NASA a Marte, o rover Perseverance, que é lançado neste verão. Mas primeiro, um arquivo de imagens rotuladas é necessário. Mais de 8, 000 imagens Curiosity foram enviadas para o site AI4Mars até agora, fornecendo bastante material para o algoritmo. Ono espera adicionar imagens do Spirit e Opportunity no futuro. Enquanto isso, Os voluntários do JPL estão traduzindo o site para que os participantes que falam espanhol, Hindi, Japonês e vários outros idiomas também podem contribuir.