火星探査車Curiosityは赤い惑星にそろそろ8年もいるが、旅の終わりはまだまだ見えないし、現在もアップグレードが行われている。あなたも自分の数分間をこのプロジェクトに捧げて、その地形走査AIのために生データのラベル付けをすることができる。
Curiosityは単独では走行しない。地球上のチームが火星から送られてくる画像を分析し、火星の動く科学研究所のために行路を指示している。しかしそのためには、岩や土、砂、その他の特徴がどこにあるかを正確に理解するために、画像を注意深く調べる必要がある。
これはまさに機械学習が得意とする作業だ。いろんな目立つ特徴のある画像を、正しいラベルを付けて大量に与えてやれば、ラベルのない画像の中に類似の特徴を見つけることができるようになる。
しかし人間の顔や、猫、犬といったラベルが付いた画像はすでに大量にあるが、火星の地表の画像に地形タイプのラベルを付けたデータは、まだ多くない。
NASA / JPLのAI研究者である小野雅裕氏はニューズリリースの中で次のように述べている。 「通常、数十万枚のサンプル画像があれば、ディープラーニングのアルゴリズムを訓練できる。例えば自動運転車のアルゴリズムは、道路や標識や信号、歩行者、その他の乗り物といった大量の画像で訓練される。一般に公開されているディープラーニング用のデータセットもあり、それらには人や動物、建物などが
スポンサーリンク
たった数分の作業で、あなたも現在活動中の火星探査車のAIを成長に協力できる
IT起業ニュース
コメント