美国宇航局为你提供了一个训练人工智能的机会，为他们的火星探测器提供动力。

据报道，这个被美国宇航局称为AI4Mars的项目要求人们帮助该机构识别毅力号火星探测器拍摄的照片中所谓的科学上有趣的特征Space.com。

NASA表示，通过帮助人工智能识别这颗红色星球上的这些特征，它将有助于改进火星探测器的算法。

根据NASA的说法喷气推进实验室(负责管理“好奇号”和“坚持号”火星探测器任务的喷气推进实验室)，这项工作是去年启动的一个项目的延续。

2020年，公民科学家使用一种特殊工具帮助分析了好奇号火星车拍摄的近50万张图像。这个工具帮助他们识别陆地特征，NASA喷气推进实验室用来规划火星车的路线。

今年，AI4Mars已经有了足够的改进，不仅可以识别沙子和岩石，还可以识别散落在这颗红色星球上的特定类型的岩石。

根据Space.com的原始报道，人工智能算法现在能够识别火星表面“更精细”的细节，如结节(bb大小的球体，通常由矿物组成)和岩石“岛屿”。

该项目托管在Zooniverse.org．在撰写本文时，它的总完成率为28%，并收到了超过12,400名志愿者的贡献。

美国宇航局目前正在用毅力号和好奇号火星车深入探索火星。最近,毅力拍下了新照片由于太阳合相(当火星转到太阳后面并从地球的视野中短暂地隐藏起来时)，需要暂时关闭火星表面。

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美国宇航局的这个项目究竟是如何工作的?

到目前为止，NASA已经提高了毅力号火星车的人工智能识别路线上特定地貌的能力。由于该项目第一阶段涉及“好奇号”探测器，其精度达到98%。

然而，在地球上驾驶火星车的人总是需要升级。他们对AI4Mars的主要目标是进一步缩短图像以路线规划指令的形式发送到地球和返回火星车的时间。

尽管目前算法的精度很高，但它仍然无法识别特定的地形特征，这对火星探测器的行驶来说是危险的。

因为探测器本身就已经花费了27亿美元Planetary.org在美国，美国国家航空航天局(NASA)在外星行星表面驾驶它时不会冒任何风险，这是可以理解的。

美国宇航局为什么向平民寻求帮助?

如果有什么事你必须知道关于人工智能如果你给它提供恒定量的数据，它就能做到最好的学习。

NASA JPL自己表示，即使是世界上最好的科学家组成的团队，也不可能仔细检查火星车的照片。这就是来自公民科学家的数据可以发挥作用的地方，可以大大减少火星车的路线规划时间。

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RJ Pierce著