NASA разрабатывает ИИ для ускорения анализа образцов с Марса в рамках предстоящих миссий
Крис Мурихи
2 мин. чтения
Новый алгоритм ИИ NASA улучшает анализ марсианских образцов
- ИИ NASA ускоряет анализ марсианских образцов для роверов.
- Марсоход будет бурить глубже, что улучшит обнаружение органических материалов.
- Машинное обучение оптимизирует анализ данных для миссий на Марс.
Космический центр полетов имени Годдарда, объект NASA в Гринбелте (Мэриленд), создал алгоритм искусственного интеллекта (ИИ), который ускорит процесс анализа образцов с Марса и оптимизирует время, которое роботизированные роверы проводят на Марсе.
Новый алгоритм сначала будет протестирован с использованием данных с инструмента MOMA (Mars Organic Molecule Analyzer) на борту миссии ExoMars ровера Rosalind Franklin, запуск которой запланирован не ранее 2028 года. Робот намерен выяснить, существовала ли когда-либо жизнь на Марсе, и этот алгоритм поможет определить, на какие данные следует обратить внимание в ходе этого исследования.
NASA использует машинное обучение для оптимизации анализа образцов с Марса
Ученый по масс-спектрометрии в NASA Goddard Сян «Шон» Ли объяснил, что конструкция нового алгоритма позволяет ему быстро обрабатывать всю информацию, собранную ровером, и выделять те находки, которые являются впечатляющими или важными для изучения учеными. Таким образом, исследователи смогут сделать больше за более короткий период, более эффективно используя время работы Марсианского ровера.
Система работает путем анализа информации, собранной MOMA, которая затем будет возвращена на Землю для дальнейших исследований. На основе этих результатов ученые могут решить, какие дальнейшие шаги предпринять, например, более тщательное исследование одного конкретного образца или сбор других. Например, если образец содержит крупные сложные органические соединения, смешанные с определенными минералами, могут потребоваться дополнительные анализы.
Одной из особенностей Rosalind Franklin является ее способность бурить на глубину до 6,6 футов (2 м) под поверхностью Марса, что значительно глубже, чем у предыдущих устройств, достигавших лишь около 2,8 дюймов (7 см). Эта увеличенная способность к бурению позволит обнаружить лучше сохранившиеся органические материалы, защищенные от космических лучей и радиации на поверхности, тем самым повышая шансы на обнаружение древних органических веществ, а также признаков прошлой жизни.
Виктория Да Пойан, ученый по данным в NASA Goddard, соавтор алгоритма, подчеркнула важность повышения эффективности анализа данных. Обучая машину на примерах веществ, которые могут присутствовать на Марсе, программное обеспечение теперь может предсказывать состав тестируемых образцов, что позволяет ученым быстро реагировать и лучше планировать действия заранее.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Понимайте их. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Отказ от ответственности. Предоставленная информация не является торговой рекомендацией. Cryptopolitan.com Мы не несем ответственности за любые инвестиции, сделанные на основе информации, представленной на этой странице. Мы настоятельно рекомендуем проводить независимое исследование и/или проконсультироваться с квалифицированным специалистом перед принятием любых инвестиционных решений.
Крис Мурихи
Крис — писатель и технический аналитик, специализирующийся на криптовалютах и технологиях. Он имеет степень бакалавра математики и компьютерных наук Найробийского университета. Работал копирайтером в On-Chain Media и Coin Edition, сейчас работает в Cryptopolitan.
