Các nhà khoa học sử dụng AI để tìm ra những miệng núi lửa nhỏ trên sao Hỏa

Một cụm các hố thiên thạch nhỏ trên địa hình với các đặc điểm dạng đường.

Máy ảnh Thí nghiệm Khoa học Hình ảnh Độ phân giải Cao (HiRISE) trên Tàu quỹ đạo Trinh sát Sao Hỏa của NASA đã chụp được hình ảnh cụm miệng núi lửa này trên Sao Hỏa, cụm miệng núi lửa đầu tiên được phát hiện bởi trí tuệ nhân tạo (AI). NASA cho biết, “Những hố thiên thạch này được tạo ra bởi một số mảnh của một thiên thạch. Miệng núi lửa lớn nhất rộng khoảng 13 feet (4 mét). Tổng cộng, các miệng núi lửa trải dài khoảng 100 feet (30 mét) bề mặt hành tinh đỏ. Các miệng núi lửa được tìm thấy ở khu vực có tên là Noctis Fossae, nằm ở vĩ độ -3.213, kinh độ 259.415 ”. Hình ảnh quaNASA / JPL-Caltech/ Đại học Arizona.


Vào ngày 1 tháng 10 năm 2020, các nhà khoa học tại Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực của NASA ở Pasadena, California,công bốhọ đã và đang sử dụng một “công cụ phân loại” thông minh nhân tạo (AI) mới. Đó là một công cụ được sử dụng để xác định hoặc phân loại, các đặc điểm và đánh dấu địa chất trên bề mặt của một hành tinh khác, trong trường hợp này là hành tinh Sao Hỏa. Họ cho biết họ đã dạy công cụ mới của mình để nhận biết và đánh dấu các miệng núi lửa tiềm năng trên sao Hỏa, để các nhà khoa học trên Trái đất và tàu vũ trụ trên quỹ đạo sao Hỏa có thể theo dõi và xác nhận phát hiện mới. Và họ cho biết công cụ AI mới đã xác định thành công một cụm miệng núi lửa nhỏ chưa được phát hiện trước đây trên bề mặt Sao Hỏa, chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để theo dõi những cảnh quan đang thay đổi trên các thế giới bên ngoài Trái đất.

Cho đến khi giới thiệu công cụ phân loại máy tính mới, các nhà khoa học hành tinh đã phải tự mình xác định những nhận dạng ban đầu này của các hố thiên thạch trên sao Hỏa, bằng cách sàng lọc một cách chăm chỉ các hình ảnh từMáy ảnh bối cảnhtrên tàuTàu quỹ đạo trinh sát sao Hỏacùng một lúc. Tất cả điều đó đã thay đổi khi AI trẻ nhìn thấy một chấm đen nhỏ, không đều ở góc dưới bên trái của hình ảnh vùng Noctis Fossae. Xem hình ảnh khám phá bên dưới.


Vào ngày 26 tháng 8 năm 2020,HiRISEmáy ảnh trên Tàu quỹ đạo do thám sao Hỏa đã xác nhận rằng chấm tối trên thực tế là một cụm các miệng núi lửa nhỏ. Các miệng núi lửa hiện được cho là được tạo ra trên sao Hỏa khi một thiên thạch đâm vào hành tinh này vào khoảng giữa tháng 3 năm 2010 và tháng 5 năm 2012.

Cồn cát và miệng núi lửa trên sao Hỏa với đốm đen nhỏ không đều ở phía dưới bên trái.

Đây là hình ảnh ban đầu trong đó 'máy phân loại' AI mới của NASA đã thực hiện phát hiện đầu tiên về các miệng núi lửa nhỏ trên sao Hỏa. Đốm đen nhỏ ở góc dưới bên trái của hình ảnh này - bên trong vòng tròn màu đỏ - là cụm miệng núi lửa, được phát hiện ở vùng Noctis Fossae trên sao Hỏa. Khi AI đã được sử dụng để ghi nhận hạt nhỏ này, máy ảnh HiRISE trên Tàu quỹ đạo do thám sao Hỏa của NASA đã có thể xác nhận điều đó. Xem hình ảnh xác nhận ở đầu bài đăng này. Hình ảnh quaNASA / JPL-Caltech/ MSSS.

TheoTuyên bố của NASA, các nhà khoa học dành tới 40 phút để phân tích từng hình ảnh riêng lẻ do Máy ảnh bối cảnh của Quỹ đạo trinh sát sao Hỏa ghi lại. Họ phải tìm kiếm qua hàng nghìn hình ảnh, nhiều hoặc hầu hết trong số đó có thể không mang lại những khám phá mới hoặc kết quả khoa học thú vị. Trợ lý AI mới - mà các nhà khoa học gọi làmáy phân loại miệng núi lửa tác động mới tự động- có thể phân tích một hình ảnh trong khoảng năm giây.

Điều này có nghĩa là các nhà khoa học hành tinh đang tìm kiếm những điều thú vị trên các thế giới khác sắp bị thay thế bởi trí thông minh nhân tạo? Không, theoIngrid Daubar, một nhà khoa học tại cả JPL và Đại học Brown, người đã tham gia vào công việc này. Cô ấy nói rằng AI vẫn chưa có tất cả các kỹ năng quan trọng hoặc khả năng hoàn thiện của một nhà khoa học con người. Vì vậy công việc của bộ phân loại máy tính vẫn phải được kiểm tra. Cô ấy nói:


Các nhà khoa học kiểm tra xem liệu bộ phân loại có thực sự xác định được một tác động mới hay đó là một tác động dương tính giả (đôi khi xảy ra). Nếu đó là một tác động mới, chúng tôi sẽ kiểm tra xem đó là tác động mà chúng tôi đã biết hay là tác động mới để thêm vào danh sách của chúng tôi. Nếu đó là một cái mới mà chúng tôi chưa biết đến trước đây, chúng tôi cũng yêu cầu một hình ảnh HiRISE về nó.

Một phụ nữ trẻ tóc vàng đeo kính.

Ingrid Daubarthuộc Phòng thí nghiệm Sức đẩy Phản lực của NASA và Đại học Brown là một trong những nhà khoa học đang làm việc với “máy phân loại” mới, một công cụ thông minh nhân tạo để tìm kiếm các đặc điểm địa chất mới và thú vị trên các hành tinh khác. Hình ảnh quaĐại học Brown.

Gary Doranlà một nhà khoa học máy tính tại JPL, người cũng đã làm việc trên bộ phân loại. Anh ấy nói rằng AI vẫn chưa được “đào tạo đủ tốt” để hiểu các sắc thái giữa các tính năng có thể xuất hiện tương tự trênđộ phân giải thấphình ảnh - nghĩa là hình ảnh có thể hơi mờ hoặcpixelated- nhưng trên thực tế, rất khác. Anh ấy nói:

Có một số tính năng trông rất giống với miệng hố va chạm mới. Ví dụ: một đụn cát tối có thể xuất hiện giống như những đốm đen hình thành từ các miệng hố va chạm mới. Một nhà khoa học được đào tạo có thể phân biệt những thứ này bằng mắt thường, nhưngthuật toánvẫn chưa đủ tốt để làm điều này.


Một điều khác mà chúng tôi kiểm tra là hình ảnh ‘trước đây’ của trang web để chúng tôi có thể xác định ngày hình thành. Một số miệng núi lửa trông mới và có thể đã hình thành trong 100 năm qua, nhưng các nhà khoa học quan tâm nhất đến những miệng núi lửa mà chúng ta có thể đưa ra một phạm vi ngày hạn chế cho sự hình thành của chúng.

Một thanh niên mặc áo sơ mi kẻ sọc xanh.

Gary Doranlà thành viên của Nhóm Tự chủ về Công cụ và Máy học tại Phòng thí nghiệm Lực đẩy Phản lực của NASA. Anh ấy cũng làm việc với trình phân loại mới. Hình ảnh quaJPL.

Tất nhiên, đây không phải là lần đầu tiên các nhà khoa học sử dụng thành công trí tuệ nhân tạo trong các nghiên cứu của họ về vũ trụ. Năm 2018, các nhà nghiên cứu từ Đại học Toronto tại Scarboroughđã triển khai cùng một thuật toán học máy được sử dụng cho ô tô tự láiđể xác định, đếm và tính toán kích thước của 6.000 miệng núi lửa Mặt Trăng chưa được phát hiện trước đây. Dự án đã chứng minh rằngAI dựa trên mạng thần kinhcó thể được tin cậy để tham gia vào một số công việc tốn nhiều thời gian và công sức nhất liên quan đến nghiên cứu khoa học.

Đối với bộ phân loại mới của NASA, nhiệm vụ có vẻ đơn giản: xác định các miệng núi lửa tiềm năng. Tuy nhiên, trong khi miệng núi lửa vẫn còn nguyên vẹn bởi thời gian và sự xói mòn trênmặt trăng khô và không có không khí của chúng ta, cảnh quan luôn thay đổi của sao Hỏa đưa ra một thách thức khác.


Để chống lại những thách thức của sao Hỏa - ​​nơi mà các cơn bão bụi đôi khi phủ khắp địa cầu và nơi băng đến và đi trên bề mặt - nhóm các nhà nghiên cứu JPL đã dành nhiều giờ để phát triển bộ phân loại và đào tạo nó về những gì cần tìm… và những gì không nên tìm vì. Họ đã làm điều này bằng cách cung cấp cho AI khoảng 6.830 hình ảnh đã được phân tích trước đó, để xác minh xem liệu nó có thể tìm thấy các tác động đã được xác nhận bởi camera HiRISE hay không, cùng với các hình ảnh không cho thấy tác động nào.

Doran, người đã làm việc rất chặt chẽ với bộ phân loại AI và huấn luyện nó 'suy nghĩ' về những hình ảnh mà nó đang xem, nói rằng quá trình đào tạo bắt đầu với một bộ nhãn:

Chúng tôi đã lập trình hoặc 'đào tạo' bộ phân loại để phát hiện các tác động mới bằng cách cung cấp cho nó một tập hợp các ví dụ được gắn nhãn đã được các nhà khoa học xác định là hố va chạm. Chúng tôi cũng cung cấp một tập hợp các hình ảnh nền không phải là tác động để bộ phân loại có thể học cách phân biệt các miệng núi lửa này với các đặc điểm khác trên bề mặt. Công việc mà bộ phân loại thực hiện là tìm các ví dụ khác trong tập dữ liệu lớn của tất cả [các quan sát được thực hiện bằng Máy ảnh bối cảnh của quỹ đạo trinh sát sao Hỏa] tương tự như các ví dụ đã được cung cấp trong quá trình đào tạo.

Các nhà khoa học vũ trụ đã phóng lên tàu quỹ đạo do thám sao Hỏa vào năm 2005 với nhiệm vụ chính là tìm kiếm bằng chứng về nước trên bề mặt sao Hỏa và xác định liệu sự sống có từng tồn tại ở đó hay không. Trong số các mục tiêu khác của nó là mô tả đặc điểm khí hậu và địa chất của hành tinh đỏ.

Trong 14 năm qua, Máy ảnh bối cảnh của sứ mệnh đã thu thập một kho lưu trữ khoảng 120.000 hình ảnh có độ phân giải thấp mà các nhà khoa học đã sử dụng để xác định hơn 1.000 miệng núi lửa mới trên bề mặt hành tinh đỏ, cùng với những thay đổi khác đối với cảnh quan hành tinh: ví dụ , chuyển dịch cồn cát, tuyết lở và quỷ bụi. Sau khi được xác định trong hình ảnh, các nhà khoa học sẽ theo dõi bằng camera HiRISE, một công cụ mạnh mẽ đến mức nó ghi lại rõ ràng các đường đi của người lái xe Curiosity quaMars ’Mount Sharp vào tháng 5 và tháng 7 năm 2019.

Cảnh quan của sao Hỏa, nhìn từ không gian, với tàu thám hiểm Curiosity là một chấm nhỏ và các dấu vết của nó có thể nhìn thấy được.

Xem lớn hơn. | Hoạt ảnh này - từ năm 2019 - cho thấy các đường đi của tàu thám hiểm Mars Curiosity được nhìn thấy bởi máy ảnh HiRISE cực kỳ mạnh mẽ trên Tàu quỹ đạo do thám sao Hỏa của NASA. HiRISE cũng có thể được sử dụng để xác nhận và nghiên cứu thêm bất kỳ khám phá mới nào bằng bộ phân loại AI mới của NASA.Đọc thêm về hình ảnh này qua NASA.

Nhờ vào công việc thủ công của các nhà khoa học máy tính của NASA và trợ lý phân loại AI mới của họ, các cụm miệng núi lửa nhỏ trên bề mặt sao Hỏa có thể được tìm thấy nhanh hơn, nhưng Daubar thừa nhận rằng vẫn còn nhiều việc phải làm:

Có thể có nhiều tác động khác mà chúng tôi chưa tìm thấy. Điều này cho bạn thấy bạn có thể làm được bao nhiêu với các nhiệm vụ kỳ cựu như Mars Reconnaissance Orbiter bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích hiện đại.

Thành công với AI trên Quỹ đạo do thám sao Hỏa cũng có thể sẽ có tác động đến các sứ mệnh khác trên sao Hỏa, cũng như nghiên cứu diễn ra ở những nơi khác trong không gian, và thậm chí trên Trái đất.

Doran giải thích rằng tác động của việc triển khai AI thành công như thế này có thể rất sâu rộng:

Tăng tốc độ mà chúng tôi có thể tìm kiếm các tính năng như tác động mới có nghĩa là chúng tôi có thể thực hiện các tìm kiếm tương tự đối với các tập dữ liệu lớn hơn và từ các miền khác. Đặc biệt trong lĩnh vực khoa học Trái đất và thiên văn học, những tập dữ liệu này lớn hơn nhiều so với tập dữ liệu từ Sao Hỏa và các hành tinh khác bởi vì chúng ta chỉ có băng thông hạn chế để gửi lại dữ liệu từ các sứ mệnh liên hành tinh.

Bất chấp cả những khả năng và những hạn chế, nhóm không chờ đợi những gì xảy ra tiếp theo. Họ đã gửi hơn 20 hình ảnh bổ sung từ trợ lý phân loại mới của họ để được xác minh bởi HiRISE.

Giống như nhiều sứ mệnh của NASA, công chúng có thể tham gia vào sứ mệnh HiRISE thông quaHiWishdự án công bằng cách gửi các mục tiêu để xem xét.

Điểm mấu chốt: Một “bộ phân loại” trí tuệ nhân tạo mới - một công cụ để tìm kiếm và phân loại các đặc điểm địa chất trên sao Hỏa - ​​đã tìm thấy thành công các miệng núi lửa mới trên bề mặt sao Hỏa, chứng minh rằng AI có thể đóng góp vào nghiên cứu khoa học về cảnh quan đang thay đổi của hành tinh đỏ, tại một tốc độ chưa từng có của các nhà khoa học con người.

Qua JPL