美國太空總署請公民科學家協助訓練火星車

美國太空總署請公民科學家協助「在毅力號拍攝的圖像上標記出可能具有科學價值的火星地表特徵」。該項目名為火星人工智能（AI4Mars）， 由Zooniverse網站託管，這是延續去年啟動的「 with the Curiosity rover 」計劃，此計劃最後發展出一個分類火星地物的演算法。管理好奇號和毅力號的任務噴射推進實驗室的官員表示：「利用毅力號拍攝的圖像，將會擴充可應用於辨識火星表面特徵的識別標籤種類，可以進一步強化這個演算法。」

這項利用好奇號圖像生成的工具稱為「土壤屬性和對象分類」。它根據人工標記將近五十萬張圖像，分析沙粒和岩石等特徵。噴射推進實驗室官員表示，這工具在98%的時間裡都能正確使用這些功能，火星探測車的駕駛工程師，也已經在使用「土壤屬性和對象分類」來規劃火星車的行進路線。

毅力號擁有二十三個鏡頭，每天向地球發送數十到數百張圖像，任務團隊希望可以縮短圖像回傳到地球與將指令上傳到毅力號間所耗費的時間，這可能需要幾個小時，因為工程師和地質學家會根據照片中搜尋感興趣的特定特徵，以及可能對漫遊車穿越有危險的地形，來規劃毅力號下一步的行進路線。

任何一位科學家都不可能每天在如此短的時間內仔細查看所有回傳的新圖像，如果有一種演算法可以協助科學團隊更詳細、快速地研究和辨識這些區域，那將節省很多時間。

標記此類地質特徵將有助於未來持續在火星上尋找生命的太空任務，包括一系列火星車、軌道飛行衛星和樣本返回的太空船，所有這些都有望在未來十年抵達火星。

【圖：美國太空總署；文：節錄自台北市立天文科學教育館網頁】