NASA, američka svemirska agencija, odlučila je utrenirati umjetnu inteligenciju (AI) kako bi im poslužila za otkrivanje novih kratera na Marsu.
Novi je algoritam već otkrio desetke kratera na tom planetu, posebice onih manjih koji su znanstvenicima promicali iako su pomno pregledavali fotografije. Naime, 15 godina NASA-in Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) kruži oko Crvenog planeta proučavajući njegovu klimu i geologiju. Svakog dana orbiter šalje fotografije i druge senzorske podatke koje su NASA-ini znanstvenici koristili za traženje sigurnih mjesta za slijetanje rovera i razumijevanje raspodjele vodenog leda na planetu. Znanstvenicima su posebno zanimljive fotografije kratera s orbitera koje mogu pružiti pogled u povijest planeta.
Krajem prošle godine istraživači iz NASA-e prvi su put pokrenuli pregledavanja planeta u Sunčevu sustavu. Znanstvenici već dulji niz godina imaju provjerenu metodu za određivanje starosti kratera, no problem im stvara njihovo pronalaženje. Pročešljavanje slikovnih podataka na planetu u potrazi za znakovima svježeg udara dosadan je posao, ali upravo zato će se tu koristiti umjetna inteligencija.
– Iz znanstvene je perspektive to uzbudljivo jer povećava naša znanja – rekla je Kiri Wagstaff, informatičarka iz NASA-ina laboratorija i pri tom dodala kako su podaci tu cijelo vrijeme, samo što ih oni nisu uspijevali vidjeti. Tako su sada u sustav najprije pohranili više od 7000 fotografija Marsa, neke su pokazivale već otkrivene kratere, a na nekima uopće nije bilo kratera. Tako su trenirali umjetnu inteligenciju i uspješno su to napravili jer im je potom upravo umjetna inteligencija među 112.000 fotografija učitanih u superračunalo, koje je snimao MRO, otkrila nove kratere.
Koristili smo prilično standardnu konvolucijsku neuronsku mrežu za analizu podataka o slici – objasnila je Wagstaff ističući kako im problem predstavlja mogućnost primjene u većim razmjerima. Najnoviji krateri na Marsu mali su i mogu biti široki samo nekoliko metara, što znači da se na kontekstnim slikama pojavljuju kao tamne pikselizirane mrlje. Ako algoritam usporedi sliku kandidata za krater s ranijom fotografijom s istog područja i utvrdi da mu nedostaje tamna mrlja, velika je vjerojatnost da je pronašao novi krater. Datum ranije slike također pomaže u utvrđivanju razdoblja kada se dogodio udar.
Nakon što AI identificira neke perspektivne kandidate, NASA-ini istraživači naknadno još promotre pronalazak s orbiterovom kamerom visoke rezolucije kako bi potvrdili da krateri stvarno postoje.
Prošlog kolovoza tim je dobio prvu potvrdu. AI-jev pronalazak orbiter je fotografirao i utvrđeno je da je AI doista u pravu. Bilo je to prvi put da je umjetna inteligencija otkrila krater na drugom planetu. – Nije bilo garancije da će biti novih stvari, a bilo ih je puno – kaže Wagstaff.
U budućnosti Wagstaff i njezini kolege iz laboratorija očekuju da će se ova vrsta strojnog učenja izvoditi u svemiru kako bi se postupak još više ubrzao umjesto da ih šalju na procesiranje računalima na Zemlji. Time bi se omogućile fleksibilnije i brže misije jer orbiter neće morati čekati da mu ljudi kažu da provjeri točku interesa. Ako otkrije mogući krater, može odmah izvršiti naknadno promatranje uz pomoć osjetljivijih instrumenata.
Novi AI u samo pet sekundi može uočiti sadrži li slika novu tamnu mrlju ili ne, a ako to još čini na licu mjesta te obavi naknadnu provjeru, proces se višestruko ubrzava, smatraju NASA-ini stručnjaci.
Osim što pomaže u određivanju starosti površine Marsa, krateri govore mnogo o tome što se nalazi ispod površine, posebice o tome ima li vodenog leda, odnosno vode neophodne za život, kao i kako procesi tijekom vremena utječu na površinu Marsa.
Znanstvenici se nadaju da će ih umjetna inteligencija koja rutinski proučava slike tražeći nagovještaje novih kratera i koja ih može otkriti u roku od nekoliko dana ili tjedana od njihova nastanka naučiti više o povijesti Marsa.
– Mogućnost strojnog učenja za obradu velikih skupova podataka i pronalazak stvari koje inače ne bismo pronašli zaista je uzbudljiva – kaže Ingrid Daubar, znanstvenica sa Sveučilišta Brown. – Ovaj je projekt identificirao 60 ili 70 novih kratera koje prije nismo vidjeli. Ali ovo sve tek počinje. Radujemo se što ćemo pronaći puno više – zaključila je Daubar.