NASA需要你的帮助，指导好奇号探索火星

近日，NASA向公众求助，希望在训练一种AI算法时提供帮助，以最终使“好奇号”这样的火星探测车探索红色星球变得更容易。

这项名为SPOC（土壤性质和物体分类）的算法可以标记不同类型的火星地形（例如巨石或沙子），并创建可视化地图，以帮助火星探测车选择最佳路径。该系统目前已投入应用，但仍需要输入大量数据进行完善。

“通常情况下，需要成千上万的例子来训练深度学习算法，例如，无人驾驶汽车的算法要进行大量道路、标志、交通信号灯、行人和其他车辆的图像训练。

为了推进对SPOC算法的训练，NASA邀请公众对火星地形进行分类。公众可以使用AI4Mars工具在地形对象周围绘制边界，并将其标记为沙子、土壤、基岩或大石头，这将教导SPOC区分不同的地形。

AI4Mars地址如下：

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

• NASA的“好奇号”火星探测车拍摄的三幅图像显示了不同类型的火星地形，使用AI4Mars工具在地形要素周围绘制边界并为其分配四个标签之一，可以帮助训练好奇号练自动识别地形的AI算法。

该任务还涉及与科学家的广泛合作，地质学家评估地形以预测好奇号的车轮是否会打滑，是否被锋利的岩石损坏或卡在沙子中，从而避免重蹈“勇气号号”和“机遇号”的覆辙。

更智能的算法将扩展到NASA的下一个火星探测任务，即即将发射的毅力号火星探测车。但首先，需要帮助NASA尽快完成深度学习。到目前为止，已经有超过8,000张好奇号拍摄的图像被上传到AI4Mars网站，为该算法提供了大量素材。

NASA

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