帮漫游车更好地行驶在火星上，你也可以参与其中

在AI4Mars项目使用的这张图片中，你可以看到NASA毅力号漫游车的机械臂。AI4Mars项目用户勾勒并识别出了不同的岩石和景观特征，帮助项目科学家训练人工智能算法，这将有助于提高火星探测器的能力。

图片来源：NASA/喷气推进实验室-加州理工

训练火星探测器对火星地形进行分类

现在，公众可以帮助人工智能算法的训练，教会算法识别美国航空航天局（NASA）毅力号（Perseverance）漫游车拍摄的图像中的科学特征。

人工智能（AI）具有巨大的潜力，来改变NASA航天器研究宇宙的方式。由于所有的机器学习算法都需要人类来训练，最近的一个项目邀请所有的公众，为NASA毅力号火星探测器拍摄的图像标记具有科学研究潜力的特征。

这个项目名为“AI4Mars”，是去年启动的一个项目的延续。去年的项目依赖于NASA好奇号（Curiosity）火星车的图像，早期参与者标记了近50万张图像，用给出的工具勾勒出沙子和岩石等特征，而这些特征会被NASA喷气推进实验室（Jet Propulsion Laboratory）的漫游车驾驶员注意到，用于好奇号在火星上行进路线的规划。最终，研究人员训练出了一种名为“土壤属性与目标分类”（Soil Property and Object Classification，SPOC）的算法，它可以在接近98%的时间里正确识别出相应的特征。

土壤属性与目标分类算法如今仍处在开发阶段，研究人员希望，有朝一日可以让它搭乘未来的探测器前往火星，让探测器得以执行更多的自动驾驶，比毅力号的自动导航（AutoNav）技术所允许的还要多。

通过扩展可应用于火星表面特征的识别标签种类，毅力号的图像将能用来进一步优化土壤属性与目标分类算法。现在，AI4Mars提供了用于识别更精细细节的标签，允许人们选择“浮石”（岩石“小岛”）或“结核”（通常由已胶结在一起的矿物质组成）等选项。

借助AI4Mars，用户可以在NASA毅力号火星探测器的图像中勾勒出岩石和景观特征。该项目有助于训练人工智能算法，以提高火星车的自动驾驶能力。

图片来源：NASA/喷气推进实验室-加州理工

该项目的目标是打磨出一种算法，让它能有助于从未来的火星车由火星发送的海量数据中，挑出最有研究意义的那些特征。毅力号火星车配备有19个摄像头，每天会向地球发送数十到数百张图像，供科学家和工程师梳理特定的火星地质特征。但我们的时间非常紧迫：在这些图像从火星传送到数千万公里之外的地球上后，团队成员须要根据他们在这些图像中看到的内容，在几个小时的时间内制定好下一组指令，发送给毅力号。

“不论是哪位科学家，都不可能每天都在如此短的时间内仔细查看所有的下行图像，”帮助协调毅力号日常运营，并为AI4Mars项目提供咨询的喷气推进实验室科学家维维安·孙（Vivian Sun）说道，“如果有一种算法可以告诉我们：‘我想我在这里看到了岩脉或者结核，’然后科学团队就可以更详细地研究这些区域，这样一来我们就能节省不少时间。”

特别是在如今的开发阶段，土壤属性与目标分类算法须要科学家的大量验证，以确保它能准确标记出图中的特征。但即使这一算法的能力有所改进，它的目的也不是取代人类科学家进行更为复杂的分析。

一切都关乎数据

领导AI4Mars项目开发的喷气推进实验室人工智能研究员小野雅裕表示，所有成功算法的关键，都是一个好的数据集，可用的单个数据越多，算法学习的就越多。

“机器学习与普通软件非常不同，”小野雅裕说，“这和从头开始制作某个东西不太一样。你可以把它想象成一个新的‘大脑’，我们所做的更多努力都是为了获得一个好的数据集来教授‘大脑’，对已有数据进行修饰以便‘大脑’能更好地学习。”

人工智能研究人员可以利用数以万计的图像，训练与地球上各种事物的算法，例如房屋、鲜花或小猫。但是在AI4Mars项目之前，我们并没有类似的火星表面的数据档案。如今，研究人员的存储库中已有大约20 000张图像，如果每张图像都标有各种特征，研究团队就会格外满足了。

喷气推进实验室的安妮·迪迪埃（Annie Didier）指出，火星数据存储库可以有多种用途，她曾参与过AI4Mars的毅力号版本。“通过这种算法，漫游车可以自动选择要驶向的科学目标。”她说道。她还表示，这种算法还可以在漫游车上存储各种图像，然后只发回科学家感兴趣的特定特征的图像。

小野雅裕指出，对AI4Mars团队来说，公开他们所拥有的数据集的重要性不言而喻，这样一来，整个数据科学界都能因此受益。

“如果在喷气推进实验室以外，有人用我们的数据集创建了比我们的算法更好的算法，那也是一件值得高兴的事，”他说道，“它只会让我们更容易获得更多新的发现。”

在AI4Mars中勾勒出的区域旁边，可以看到毅力号火星车的一部分。该项目已经使用了NASA好奇号火星探测器的图像，在公众的帮助下已经对人工智能算法进行了训练；现在，该项目正在使用来自毅力号火星探测器的图像。

图片来源：NASA/喷气推进实验室-加州理工

关于毅力号任务的更多信息

毅力号任务在火星上的主要目标是天体生物学，包括寻找古微生物生命的迹象。毅力号将对火星的地质和过去的气候进行表征，为未来人类探索红色星球铺平道路，除此之外，毅力号任务还是第一个收集和储存火星岩石和风化层（regolith，破碎的岩石和尘土）样本的任务。

NASA与欧洲空间局（European Space Agency，ESA）合作进行后续的飞行任务，将探测器送往火星，从火星表面收集暂时缓存的样本，然后将它们返回地球进行进一步的分析。

火星2020（Mars 2020）毅力号任务是NASA从月球到火星探索计划的一部分，这项计划包括针对月球的一系列阿尔忒弥斯（Artemis）任务，以此为人类探索火星作准备。

喷气推进实验室由位于加利福尼亚州帕萨迪纳市的加州理工学院（Caltech）为NASA代为管理，毅力号的建造和运营管理由喷气推进实验室负责。

毅力号火星探测任务的更多相关信息请见：

mars.nasa.gov/mars2020/

nasa.gov/perseverance

AI4Mars项目地址：

https://www.zooniverse.org/projects/hiro-ono/ai4mars

参考来源：

https://www.nasa.gov/feature/jpl/you-can-help-train-nasa-s-rovers-to-better-explore-mars