ChatGPT, MidJourney, DeepFake - это знакомо нам по бесконечным видео на развлекательных платформах вроде TikTok, Vk и конечно запрещенной на территории РФ Instagram. Сегодня речь пойдет о том, как специально обученной нейросети поручили (хоть и частично) управлять марсоходом Curiosity прямо на Марсе. Спойлер: получилось более чем успешно.
Содержание статьи:
Начало
Автономная навигация
Машинное обучение для анализа данных
Распознавание образов
Лирическое заключение
Начало
Исследование Марса является одним из самых захватывающих исследовательских проектов человечества. Одной из самых удивительных технологических инноваций, реализованных в рамках этой миссии, является использование искусственного интеллекта (AI) в марсоходе Curiosity. В этой статье мы рассмотрим, какие технологии AI использовались в марсоходе Curiosity, и какие улучшения произошли благодаря их внедрению.
Автономная навигация
Во время разработки марсохода Curiosity было принято решение оснастить его системой автономной навигации. Это было сделано для обеспечения марсохода способностью самостоятельного перемещения при исследовании поверхности Марса, так как задержки связи с Землей делают невозможным реальное временное управление марсоходом. Дэн Мазер был главным разработчиком системы автономной навигации.
Автономная навигация позволила марсоходу самостоятельно выбирать маршрут и избегать препятствий, при этом следуя научным заданиям. Он мог анализировать окружающую среду и принимать решения на основе полученных данных.
Благодаря автономной навигации была улучшена производительность при исследовании Марса, так как марсоход мог работать в том случае, если связь с Землей прерывалась или была слишком медленной.
Машинное обучение для анализа данных
В рамках миссии марсохода Curiosity решалась задача анализа большого объема данных, собранных с инструментов и датчиков марсохода. Для решения этой задачи была внедрена технология машинного обучения. Ашвин Васаваджа был одним из ключевых исследователей в области анализа данных марсохода.
Искусственный интеллект на основе машинного обучения использовался для классификации и анализа данных, полученных от инструментов марсохода. Он помогал определять химический состав образцов грунта и камней, а также проводить анализ атмосферы Марса.
Итак, была увеличена эффективность анализа данных марсохода Curiosity. Искусственный интеллект способен быстрее и точнее обрабатывать большой объем информации, что значительно улучшило исследования поверхности Марса.
Распознавание образов
На марсоходе Curiosity была установлена технология распознавания образов, разработанная Стивеном Лемуэллом. Идея состояла в том, чтобы марсоход мог самостоятельно определять значения и формы объектов в области его камеры и сравнивать их с базой данных с изображениями, полученными на Земле.
Распознавание образов помогало марсоходу исследовать новые объекты и препятствия на поверхности Марса. Он мог самостоятельно определить, например, форму и тип камня или следы жизни.
Марсоход в результате мог проводить более точные измерения и анализировать окружающую среду. Это сделало его более эффективным исследовательским инструментом в миссии исследования Марса.
Лирическое заключение
Применение технологий искусственного интеллекта в марсоходе Curiosity открывает новые возможности для исследования Марса. Автономная навигация, машинное обучение и распознавание образов – вот лишь некоторые из технологий AI, которые были применены в этом марсоходе. Благодаря этим инновациям удалось значительно повысить эффективность и точность исследования и сделать Curiosity одним из наиболее успешных исследовательских марсоходов на сегодняшний день. Исследования Марса продолжаются, и надеемся, что в будущем применение AI будет дальше усовершенствовано, чтобы раскрыть еще больше тайн Красной планеты.
Подписывайтесь на мой новый телеграм-канал: https://t.me/spacerstuff
