Para ilmuwan mengambil gambar yang diambil dengan kamera di NASA Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) sebagai data masukan untuk algoritme mereka .
Mars Reconnaissance Orbiter di atas Kutub Selatan Mars. Menggambar oleh seniman. Sumber: space.com
Kamera Kontekstual MRO (CTX) menangkap gambar beresolusi rendah yang dapat menempuh jarak ratusan kilometer dalam satu waktu. Ini memungkinkan Anda untuk menemukan jejak ledakan di sekitar lokasi tumbukan dan mempersempit area pencarian di permukaan planet. Untuk menangkap detail yang lebih halus dan mengidentifikasi setiap kawah, para ilmuwan mengandalkan kamera MRO resolusi tinggi HiRISE . Ini memungkinkan Anda untuk melihat objek hanya sepanjang 30 cm dari orbit di permukaan planet. Pertama, gambar dari kamera CTX dianalisis, kemudian HiRISE ditujukan ke area yang menarik. Namun, analisis gambar yang cermat diperlukan untuk mengidentifikasi objek kecil di permukaan Mars dan memilihnya untuk dipelajari lebih lanjut. NASA mengharapkan AI dapat mempercepat proses ini.
Untuk menemukan kawah yang lebih akurat, peneliti NASA "melatih" algoritme pada 6.830 gambar yang diambil dengan kamera konteks. Proses ini mencakup gambar area tempat manusia sebelumnya mengidentifikasi tabrakan dengan permukaan planet, serta area tanpa kawah, sehingga instrumen dapat belajar membedakan fitur permukaan Mars dengan benar.
Sekelompok kawah Mars kecil yang diidentifikasi oleh kecerdasan buatan. Foto: NASA
Setelah melatih algoritme, para ilmuwan mengunggah 112.000 gambar lagi dari permukaan Planet Merah, ditangkap oleh kamera konteks. Berkat gambar-gambar ini, kecerdasan buatan mampu membedakan sekelompok kawah yang disebut Noctis Fossae, yang dikonfirmasi oleh para peneliti menggunakan instrumen HiRISE. Dengan demikian, 20 bidang minat tambahan telah diidentifikasi, yang akan dieksplorasi para ahli secara lebih rinci.
“Kecerdasan buatan, tentu saja, tidak bisa menganalisis gambar secanggih ilmuwan. Tetapi alat seperti algoritme baru ini dapat membantu mereka melakukan hal itu. Ini membuka jalan bagi simbiosis yang menarik antara manusia dan kecerdasan buatan yang bekerja sama untuk mempercepat penemuan ilmiah, ”kata Kiri Wagstaff , JPL NASA.
“Tidak mungkin memproses lebih dari 112.000 gambar dalam waktu yang wajar tanpa mendistribusikan pekerjaan di antara banyak komputer,” kata rekannya Gary Doran .
NASA berharap untuk menggunakan teknologi klasifikasi serupa di pengorbit Mars di masa depan. Menurut staf Badan Penerbangan dan Antariksa Nasional, hal ini akan memberikan gambaran yang lebih lengkap tentang seberapa sering meteor jatuh di Mars.