Ein "Cyborg Astrobiologe" Studie Alien-Planeten

(ISNS)--hat ein internationales Team von Forschern entwickelt eine einfache Möglichkeit, einen zukünftige planetaren Rover eher wie menschliche Geologe, mit nur einer Handy-Kamera und Laptop Verhalten machen. "Cyborg Astrobiologe" genannt, soll das System herausgreifen Neuerungen in felsigen Landschaften, Erforschung und Identifizierung von fremden Terrain zu beschleunigen.

Forschungsmissionen aktuelle Rover wie Neugier auf dem Mars, werden teilweise durch ihre Abhängigkeit von menschlichen Operatoren, verlangsamt deren Anweisungen 14 Minuten nehmen, den Rover von der Erde aus zu erreichen. Trotz Neugier des High-Tech-Kameras ein menschliches Augenpaar ist erforderlich, um alle Bilder von Martian Felsen zu bewerten, und sogar der Rover Navigation ist meistens unter externe Steuerung. Der Cyborg Astrobiologe zielt darauf ab die geologische Analyse Teil des Entscheidungsprozesses für zukünftige Rovers automatisieren sagte das Projekt Erstautor, planetarische Wissenschaftler Patrick McGuire der Freien Universität in Berlin.

McGuire und seine Kollegen berichten über die ersten Feldtest von ihrer Computer-Vision-System in einer kommenden Ausgabe des International Journal of Astrobiology. Eine ehemalige Kohlebergwerk in West Virginia diente als die Studie Mars-ähnliche Kulisse. Die Wissenschaftler verwendeten herkömmlichen Handy zum Fotografieren von Felsvorsprüngen, Flechten, Schiefer und Sandstein. Die Bilder wurden dann über Bluetooth zu einem nahe gelegenen Laptop geschickt, die die Bilder analysiert. Im Wesentlichen sagte McGuire, der Cyborg Astrobiologe "vergleicht, Farben und Texturen in Bildern und sucht nach redundanten Farbfeldern oder wiederholten Pixel." Viel ist wie ein menschlicher Geologe, es auf der Suche nach Neuheit oder attraktive Regionen für weiteren Exploration und Ähnlichkeit, zu kategorisieren und platzieren Sie Bilder mit bereits identifizierten Rock Funktionen.

Die 55 Bilder in nur einer Stunde die Cyborg-Software korrekt klassifiziert 91 Prozent der Bilder, die Geologen als ähnlich betrachtet, und die Software Urteil abgestimmt für neue Bilder, die Geologen Ergebnisse 64 Prozent der Zeit. Nach anfänglichen geologische Entdeckung anspruchsvollere Sensoren auf neue Bereiche trainiert werden konnte, Biochemie oder Organics, suchen, sagte McGuire.

"Beleuchtung und Skala mehrjährige Herausforderungen", sagte David Thompson, ein Computer-Vision-Experte am Jet Propulsion Laboratory der NASA, innen Wissenschaft per e-Mail. Er arbeitet auf ähnliche Fragen in Bildanalyse. "Das menschliche Auge, unterstützt mit seinen Milliarden-Neuron-Computer ist versiert in wichtige Attribute von Nebenkosten, wie Beleuchtung oder Oberflächen-Beschichtungen zu unterscheiden. Lehre einen Silizium-Computer, der "richtigen" Unterscheidungen zu treffen, ist eine Herausforderung."

Wenn dieser Computer-Vision-Projekt er vor elf Jahren begann, McGuire gewählt, nicht um Roboter, um die Algorithmen zu testen – sie sind "zu komplex, und brechen. Ein Mensch ersetzt viele Roboter-Funktionen"in der Software-Entwicklung und Tests zu inszenieren und fungiert als ein Steuerelement für die Beurteilung seiner Leistung, daher ist die Astrobiologie Software"Cyborg". Eine umständliche tragbare Computersystem mit einer Videokamera wich ein einfacher Handy-Kamera für die Fähigkeiten der Software zu testen. Ein Laptop und Handy wird nicht in das Arsenal der Neugier der Nachfolger offensichtlich sein; Vielmehr würde die Software in den Roboter integriert werden, deren Kameras auch imaging-Funktionen anspruchsvoller haben würde.

McGuire erkennt an, dass weitere Feldversuche auf Erde, sowie Verbesserungen an der Software, Geschwindigkeit, sind erforderlich, bevor die Cyborg Astrobiologe zum Mars eingesetzt werden könnte. Aber die Fähigkeit für Roboter führen Sie selbst einfache Geologie Analysen autonom könnte Missionen effizienter machen, und Computervision avancierte nun zu einem Zeitpunkt wo ist dies möglich, sagte Thompson.

Ein Vorteil, dass die Cyborg Astrobiologe Software – es ist unbeaufsichtigt, was bedeutet, es muss nicht unbedingt Bildeigenschaften vom vorherigen Datasets zu funktionieren – lernen ist auch eine Einschränkung. Wie die Forscher in ihrem Papier schreiben, "der Algorithmus nicht wirklich identifizieren, Flechten oder als Flechten oder Kohle Kohle."

Ein Mensch muss die Software Ausgabe bewerten und vorerst zumindest, haben auch geschärftem Blick für Unterbrechungen oder kleine Details in Felsformationen, die interessant sein könnten.

"Roboter sind letztlich nur die Werkzeuge", sagte Thompson, "und die eigentliche Intelligenz – für die lange absehbare Zukunft – liegt bei Ermittler auf der Erde."

Aber bis zu anderen Planeten Menschen gesendet werden, um einen Blick für sich selbst haben, ein halb-unabhängiges System wie der Cyborg Astrobiologe könnte sehr wertvoll für die Zuordnung von planetarer Oberflächen und bei der Suche nach außerirdischem Leben.

In Science News Service wird unterstützt durch das American Institute of Physics. Amanda Alvarez hat für die Milwaukee Journal-Hinweissymbol, Yale Medizin und GigaOM über Wissenschaft geschrieben. Sie promovierte in Vision Science an der University of California, Berkeley und Tweets bei @sci3a.