Американската вселенска агенција НАСА и компанијата IBM развија модел со вештачка интелигенција за истражување на Месечината. Минатата пролет, мисијата „Артемис II“ на НАСА го направи првиот лет со екипаж до Месечината од 1972 година и го заврши своето историско прелетување на Месечината. Астронаутите Рид Вајзман, Кристина Кох, Виктор Гловер и Џереми Хансен летаа подалеку од Земјата од кој било друг пред нив. Сега, додека НАСА се подготвува за следната мисија „Артемис“ и оние што доаѓаат, вселенската агенција соработува со IBM за да им даде на научниците нови алатки за проучување на Месечината.
Во четврток, двете организации го претставија моделот на фондацијата на Месечината НАСА-IBM. Тоа е систем со вештачка интелигенција со отворен код кој е достапен за преземање на платформата „Хагинг Фејс“. Како основен модел, може да извршува неколку различни задачи, вели д-р Хуан Бернабе-Морено, директор на IBM Research Europe за Велика Британија и Ирска. За почеток, НАСА и IBM открија дека моделот е особено добар во идентификувањето на областите на површината на Месечината каде што може да постои мраз.
Двете организации спроведоа тест во кој ги споредија предвидувањата на моделот со мапа што ја создадоа користејќи објавена научна постапка што вклучува податоци за теренот, температурата и другите фактори на животната средина. Потоа го споредија моделот со SwinV2-B, визуелен систем обучен од Microsoft за обработка на слики со висока резолуција. Моделот NASA-IBM го намали бројот на грешки за 23 проценти. NASA и IBM го споредија моделот со SwinV2-B бидејќи оваа алатка често се користи како референтен модел за бројни задачи за анализа на слики.
NASA и IBM, исто така, ја тестираа способноста на нивниот модел да идентификува и класифицира кратери. Во тој случај, новиот модел го надмина SwinV2-B за 19 проценти, додека користеше половина помалку податоци за обука. Исто така, NASA и IBM неодамна добија можност да ги тестираат можностите на моделот кога ракетата SpaceX Falcon 9 се урна на Месечината на 5 август. Кога IBM ја внесе сликата од ударот во моделот, тој правилно го идентификуваше местото на падот како нов кратер, иако во голема мера се преклопуваше со постоечки кратер.
Бернабе-Морено наведува дека обуката на моделот била предизвик. Атмосферата на нашата планета ги расејува сончевите зраци, исполнувајќи ги сенките со амбиентална светлина што ги омекнува нивните рабови. Сенките на Месечината, пак, имаат остри рабови и се целосно црни, што значи дека кога се фотографирани, пикселите во сенката не содржат никакви информации.
„Со набљудувањето на Земјата, имате совршено јасни слики. На Месечината, го имате Сонцето во различни периоди од денот, тоа ја осветлува површината и создава сенки, а вие мора да се справите со тие сенки“, вели тој. Резултатот е дека кратерот може да изгледа на еден начин на еден кадар, а сосема поинаку на следниот“, рече тој.
Друг предизвик произлезе од начинот на кој моделите за компјутерска визија обично се тренираат и тестираат. Најчесто, овој процес вклучува отстранување делови од сликата, а потоа од моделот се бара да го реконструира она што недостасува врз основа на шемите научени за време на тренирањето.
„Можете да отстраните 90 проценти од кратерот, а потоа да побарате од моделот да ги реконструира другите 90 проценти врз основа на преостанатите 10 проценти“, објаснува Бернабе-Морено. Не функционира на Месечината. Како што можеби претпоставувате, причината е што многу кратери изгледаат многу слично еден на друг кога се фотографирани од орбитата.
Всушност, обидите на IBM да го тренира моделот на традиционален начин беа „целосна катастрофа“, но истражувачкиот тим на крајот дојде до креативно решение.
„Ја зедовме Месечината и ја поделивме на парчиња, како портокал, и целосно ги одвоивме парчињата што се користат за тренирање од оние што се користат за тестирање. „На овој начин, можевме да му дадеме на моделот многу поголема конзистентност“, откри Бернабе-Морено.
Една од причините зошто НАСА и IBM се возбудени за ова издание е тоа што вклучува прв збир на податоци со отворен код од ваков вид, кој другите истражувачи можат да го користат за да изградат идни модели. Обединува десетици илјади слики и податоци од инструменти од мисиите на НАСА за лунарниот извиднички орбитер (LRO) и лабораторијата за гравитација и внатрешни работи (GRAIL), како и јапонската мисија за селенолошки и инженерски истражувач (SELENE).
(Klix.ba)
Фото – Pexels
