_ AI cercetătorului NASA ' eye' ar putea ajuta la colectarea de date robotică

Când vine vorba de a lua decizii în timp real despre date nefamiliare - de exemplu, alegerea unei căi pentru a urca un munte pe care nu l-ați escaladat niciodată până atunci - inteligența artificială și mașina existentă Tehnologia de învățare nu se apropie de măsurarea aptitudinilor umane. De aceea, omul de știință de la NASA John Moisan dezvoltă un „ochi” AI.

Moisan, un oceanograf la instalația de zbor Wallops a NASA de lângă Chincoteague, Virginia, a declarat că AI își va direcționa A-Eye, un senzor mobil. După ce a analizat imaginile, AI-ul său nu numai că ar găsi modele cunoscute în date noi, ci și să orienteze senzorul să observe și să descopere noi caracteristici sau procese biologice.

„O mașină cu adevărat inteligentă trebuie să fie capabilă să recunoască când este se confruntă cu ceva cu adevărat nou și demn de observat în continuare”, a spus Moisan. „Majoritatea aplicațiilor AI cartografiază aplicații antrenate cu date familiare pentru a recunoaște modele în date noi. Cum înveți o mașină să recunoască ceva ce nu înțelege, opriți-vă și spuneți „Ce a fost asta? Să aruncăm o privire mai atentă”. Aceasta este descoperirea.”

Găsirea și identificarea de noi modele în date complexe este încă domeniul oamenilor de știință, iar modul în care oamenii văd joacă un rol important, a spus expertul Goddard AI James MacKinnon. Oamenii de știință analizează seturi mari de date uitându-se la vizualizări care pot ajuta la evidențierea relațiilor dintre diferite variabile din cadrul datelor.

Este o altă poveste să antrenezi un computer să se uite la fluxuri mari de date în timp real pentru a vedea acele conexiuni. spuse MacKinnon. Mai ales atunci când caută corelații și interrelații în datele pe care computerul nu a fost antrenat să le identifice.

Moisan intenționează mai întâi să-și orienteze A-Eye pe interpretarea imaginilor din regiunile acvatice și de coastă complexe ale Pământului. El se așteaptă să atingă acest obiectiv în acest an, antrenând IA folosind observații de la zborurile anterioare peste Peninsula Delmarva. Finanțarea ulterioară l-ar ajuta să realizeze obiectivul de indicare optică.

„Cum alegi lucrurile care contează într-o scanare?” întrebă Moisan. „Vreau să fiu capabil să îndrept rapid A-Eye către ceva ce a fost măturat în scanare, astfel încât dintr-o zonă îndepărtată să putem obține tot ceea ce avem nevoie pentru a înțelege scena mediului.”

Moisan este activ. IA de bord va scana datele colectate în timp real pentru a căuta caracteristici semnificative, apoi va conduce un senzor optic pentru a colecta date mai detaliate în infraroșu și alte frecvențe.

Mașinile de gândire pot fi setate să joace un rol mai important. în explorarea viitoare a universului nostru. Calculatoarele sofisticate învățate să recunoască semnăturile chimice care ar putea indica procese de viață sau caracteristici ale peisajului, cum ar fi fluxurile de lavă sau cratere, ar putea oferi creșterea valorii datelor științifice returnate din explorarea lunară sau a spațiului adânc.

Statul de astăzi- AI de ultimă generație nu este pregătit să ia decizii esențiale pentru misiune, a spus MacKinnon.

„Ai nevoie de o modalitate de a percepe o scenă și de a transforma asta într-o decizie și asta este foarte greu. " el a spus. „Lucrul înfricoșător, pentru un om de știință, este să arunce date care ar putea fi valoroase. O IA ar putea prioritiza ce date să trimită mai întâi sau să aibă un algoritm care poate atrage atenția asupra anomaliilor, dar la sfârșitul zilei, va fii un om de știință care se uită la acele date care au ca rezultat descoperiri.”

(Fluierul)