你的幫助也許能夠讓NASA的好奇號探測器更好地指引火星。使用AI4Mars這款網路工具，可以在火星傳輸過來的照片上標記出地表特徵，從而總結出一套人工智慧演算法，自動識別地
形。
左邊是塊大岩石嗎？是沙子還是塊扁基岩呢？AI4Mars由全民科學網站“動物園宇宙”負責，可以用這個工具給地形描邊，有四個標籤可供選擇。這些標籤是最佳化火星地形分類演算法的關鍵，這種演算法全稱為土壤性質和物件分類（SPOC）。
NASA噴氣實驗室管理所有火星探測器任務的處理器，也研發出SPOC，標記了各種不同的地形型別，創造了一個可視地圖，幫助團隊人員決定所採取的方法。SPOC已經投入使用，也可用於其他更多的訓練。
噴氣實驗室的人工智慧研究人員Hiro One說：“一般來說，需要數千萬的例子才能形成一個深層次的教學演算法。舉例而言，用於無人駕駛汽車的演算法需要道路、標誌、訊號燈、行人和其他汽車無數的照片才能總結出來。其他深層次教學的公共資料集包含了人類、動物和建築，但不包括火星地形。”
SPOC一旦準備充分，將有能力自動辨別粘性土壤、高置岩石、扁平基岩以及危險的沙丘，把圖片傳輸到地球上，便於好奇號下一次月球之行。
Ono說：“我們寄希望於這套演算法在未來能執行其他任務，比如預測探測器輪子在不同表面滑行的可能性。”
探測器策劃者的工作
噴氣實驗室工程師認為探測器策劃者需要一套最佳化的SPOC演算法，這樣才能負責好奇號的每一步，不管是自拍還是慢慢將碾碎過的樣品推進探測器主體進行分析，亦或是從一個點移動到下一個點的過程。
探測器在外面兜一圈需要四到五個小時（經過實際測量），需要很多人記錄、觀察成百上千行的程式碼。科學家們也合作參與了這項任務，地質學家對地表進行評估，預測好奇號的輪子能否滾動，會否被鋒利的岩石破壞，會否陷入沙地，這些都會困住“勇氣號”和“機遇號”這兩個探測器。
由於探測器需要接收地球的指令，因此策劃者也要考慮到每次在回程的路徑上其高懸的天線無所遮擋。勘測時投射在地表的陰影會影響好奇號測算距離，所以也需要預判到陰影存在的因素。（探測器利用一款名為視覺里程器根據附近的地標對比照相機圖片。）
人工智慧如何派上用場
SPOC不會取代探測器策劃者們複雜耗時的工作，但卻可以幫助他們分擔，讓他們集中精力於其他工作，比如和科學家們討論下一步研究哪個岩石。
Oij是AI4Mars相關的噴氣實驗室探測器策劃者，他說“安全科學地完成這項任務是我們應該做到的。而地表標誌自動形成會幫我們省一大筆時間，提高我們的效率。”
建成一套更智慧的演算法將大有裨益，甚至能惠及NASA下一個火星任務——“堅持號”探測器今夏將發射。但是首先我們需要將標記好的影象存檔，而目前為止AI4Mars站已經上傳了8000多張好奇號拍攝的圖片，為演算法提供了大量的素材。Ono希望未來能把“勇氣號”和“機遇號”的照片也一併新增進去。同時，噴氣實驗室志願者們正在翻譯網站，西班牙語、印度語及其他語言使用者也能參與進來貢獻自己的力量。
相關知識
勇氣號火星探測器，臺灣譯作精神號火星探測車，是美國國家航空航天局火星探測漫遊者計劃的第一部火星漫遊車。火星探測漫遊者計劃旨在將勇氣號和機遇號兩部雙胞胎火星車送往火星，對火星這顆紅色行星進行詳細考察。
機遇號，亦稱為機會號或火星探測漫遊者-B，有時官方會暱稱為Oppy，是一臺於2004年開始火星探測任務的地表探測車；也是NASA火星兩輛探測探測車中的一輛。它於2003年從地球發射，並於2004年1月25日地表UTC時間05:05降落在子午線高原，差不多也是在姐妹號勇氣號降落在另一個地方的三週後。
BY: Naomi Hartono
FY: 魚豆腐魚
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