これぞ集合知の使い方って感じです。
NASA JPLのチームが、火星探査機キュリオシティに機械学習を使って危険を回避させようとしています。それには世界中の有志の力が必要で、写真の中のどれが砂でどれが土で岩なのか、地形にあるものをタグ付けしてあげることで、より安全に探査ができるようになるのです。
砂場に足を取られる探査機
火星を探査するローバーは、車輪が砂に埋もれてピンチに陥りがち。かつてオポチュニティと一緒に活動したスピリットは、身動きが取れず定点観測することとなり、そのまま任務が終了してしまったこともありました。
砂の上を走ると、脱出するのが大変になってしまいます。
どうやって教えてあげるのか
NASAが立ち上げたAI4Marsというプロジェクトは、人間より劣る知能を持ったキュリオシティに、人間の知能で手助けします。ここで世界で初めて、オープンソースの火星の地形データセットを作り、アルゴリズムを訓練して、キュリオシティに地形や土壌を理解させるのです。そうするとキュリオシティは、どこなら走っても良いか？ どこなら休んでも大丈夫か？ ということを自ら判断できるようになるわけです。
AI4Marsは誰でも参加できます。やり方は、火星で撮られた画像の上に砂（sand）、土 (soil）、平らな岩（bedrock）、大きな岩（big rocks）といった4種の地形を示すべく、クリックで直線を引いて囲ったエリアを指定するだけ。わからない箇所は放置でOK。いくつかコツや注意点があるので、チュートリアルを読んでみてください。
執筆時は2734人のボランティアが、2万5514件のお題で12万7475種の分類を行い、全行程の71％が完了していました。興味のある宇宙ファンは、まずこのプロジェクトにサインインしてみましょう。
Source: YouTube, AI4Mars via HYPERBEAST
Reference: Wikipedia
https://news.google.com/__i/rss/rd/articles/CBMiN2h0dHBzOi8vd3d3Lmdpem1vZG8uanAvMjAyMC8wNi90aGUtYWk0bWFycy1wcm9ncmFtLmh0bWzSATtodHRwczovL3d3dy5naXptb2RvLmpwL2FtcC8yMDIwLzA2L3RoZS1haTRtYXJzLXByb2dyYW0uaHRtbA?oc=5
2020-06-26 01:00:00Z
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