আপনি AI4Mars প্রকল্পের মাধ্যমে NASA রোভারদের মঙ্গল গ্রহ অন্বেষণ করতে শেখাতে সাহায্য করতে পারেন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নাসার কৌতূহল বা অধ্যবসায়ের মতো মঙ্গল গ্রহের রোভারদের জন্য একটি বিশাল সাহায্য হতে পারে, তবে প্রথমে এই এআই সিস্টেমগুলিকে কী সন্ধান করতে হবে সে সম্পর্কে প্রশিক্ষণ দেওয়া দরকার। একটি NASA প্রকল্প জনসাধারণের সদস্যদের মঙ্গলগ্রহের ল্যান্ডস্কেপের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে সাহায্য করার জন্য আমন্ত্রণ জানায়, যাতে একটি অ্যালগরিদম প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় যা ভবিষ্যতে রোভাররা লাল গ্রহের চারপাশে নেভিগেট করতে ব্যবহার করতে পারে।

AI4Mars প্রকল্পের দ্বারা ব্যবহৃত এই ছবিতে NASA-এর Perseverance রোভারের রোবোটিক হাত দৃশ্যমান।
AI4Mars প্রকল্পের দ্বারা ব্যবহৃত এই ছবিতে নাসার পারসিভারেন্স রোভারের রোবোটিক হাতটি দৃশ্যমান। ব্যবহারকারীরা একটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যালগরিদমকে প্রশিক্ষণ দিতে সাহায্য করার জন্য বিভিন্ন শিলা এবং ল্যান্ডস্কেপ বৈশিষ্ট্যগুলিকে রূপরেখা এবং সনাক্ত করে যা মার্স রোভারগুলির ক্ষমতা উন্নত করতে সাহায্য করবে৷ নাসা/জেপিএল-ক্যালটেক

AI4Mars প্রকল্পটি গত বছর চালু করা হয়েছিল , এবং ব্যবহারকারীরা ইতিমধ্যেই মৃত্তিকা সম্পত্তি এবং অবজেক্ট ক্লাসিফিকেশন (SPOC) অ্যালগরিদম বিকাশে সহায়তা করার জন্য প্রায় অর্ধ মিলিয়ন চিত্র লেবেল করেছে৷ এই অ্যালগরিদমটি বালি এবং পাথরের মতো ল্যান্ডস্কেপের বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করে এবং প্রায় 98% সময় এটি সঠিকভাবে করে। ভবিষ্যতে, এই অ্যালগরিদমটি মার্স রোভারের স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং ক্ষমতাগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে যেমন অটোন্যাভ প্রযুক্তি অধ্যবসায় দ্বারা ব্যবহৃত।

এখন, গবেষকরা শিলা গঠন সম্পর্কে আরও বিস্তারিত তথ্য পেতে SPOC প্রসারিত করতে চান যেমন ভাসমান শিলা বা নডিউলের উপস্থিতি। স্বয়ংক্রিয়ভাবে রোভার দ্বারা চিত্রিত পাথরের প্রকারগুলিকে শ্রেণীবদ্ধ করে, গবেষকরা আরও দ্রুত রোভারগুলিতে ড্রাইভিং নির্দেশাবলী পাঠাতে পারেন।

“যেকোনো একজন বিজ্ঞানীর পক্ষে এত অল্প সময়ের মধ্যে সমস্ত ডাউনলিঙ্ক করা ছবি প্রতি এক দিনে যাচাই করা সম্ভব নয়,” ব্যাখ্যা করেছেন ভিভিয়ান সান, একজন জেপিএল বিজ্ঞানী যিনি অধ্যবসায়-এর দৈনন্দিন ক্রিয়াকলাপগুলিকে সমন্বয় করতে সাহায্য করেন এবং AI4Mars প্রকল্পে পরামর্শ করেন৷ "এটি আমাদের সময় বাঁচাতে পারে যদি এমন একটি অ্যালগরিদম থাকে যা বলতে পারে, 'আমার মনে হয় আমি এখানে শিলা শিরা বা নোডুলস দেখেছি,' এবং তারপর বিজ্ঞান দল আরও বিস্তারিতভাবে সেই অঞ্চলগুলি দেখতে পারে।"

এই অ্যালগরিদম বিকাশে সহায়তা করার জন্য, NASA জনসাধারণের সদস্যদের আমন্ত্রণ জানাচ্ছে Zooniverse- এর AI4Mars পৃষ্ঠাতে যেতে এবং কিউরিওসিটি রোভার দ্বারা ধারণ করা মঙ্গল পৃষ্ঠের ছবিগুলি দেখার জন্য৷ তাদের বালি, মাটি, বেডরক এবং বড় পাথরের মতো বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলির চারপাশে বহুভুজ আঁকতে বলা হয়। জনসাধারণের দ্বারা তৈরি হাজার হাজার শ্রেণীবিভাগের ফলাফলগুলি তারপর লেবেলিং সঠিক কিনা তা নিশ্চিত করার জন্য বিজ্ঞানীদের দ্বারা সমন্বিত এবং পরীক্ষা করা হয়।

সময়ের সাথে সাথে, ডেটার আরও স্বতন্ত্র অংশগুলিকে লেবেল করা হলে, অ্যালগরিদম নিজের জন্য বৈশিষ্ট্যগুলি আলাদা করতে শিখতে পারে।

AI4Mars প্রকল্পের প্রধান গবেষক হিরো ওনো বলেছেন, "মেশিন লার্নিং সাধারণ সফ্টওয়্যার থেকে খুব আলাদা।" “এটি স্ক্র্যাচ থেকে কিছু তৈরি করার মতো নয়। এটিকে একটি নতুন মস্তিষ্ক দিয়ে শুরু করার মতো মনে করুন। এখানে আরও বেশি প্রচেষ্টা হল সেই মস্তিষ্ককে শেখানোর জন্য একটি ভাল ডেটাসেট পাওয়া এবং ডেটা ম্যাসেজ করা যাতে এটি আরও ভালভাবে শেখা যায়।"