Selama 15 tahun terakhir, Mars Reconnaissance Orbiter NASA telah berkeliling Planet Merah mempelajari iklim dan geologinya.
Setiap hari, pengorbit mengirimkan kembali harta karun berupa gambar dan data sensor lainnya yang digunakan ilmuwan NASA
untuk mencari lokasi pendaratan yang aman bagi penjelajah dan untuk memahami distribusi es air di planet merah.
Yang menariknya bagi para ilmuwan adalah foto kawah pengorbit, yang dapat memberikan jendela ke dalam sejarah planet yang dalam.
Insinyur NASA, masih mengerjakan misi untuk mengembalikan sampel dari Mars; tanpa bebatuan yang akan membantu mereka mengkalibrasi data satelit jarak jauh dengan kondisi di permukaan,
mereka juga harus melakukan banyak tebakan untuk menentukan usia dan komposisi setiap kawah yang ada.
Baca Juga :
Demi Penambangan Bitcoin yang Go-Green!
Untuk saat ini, mereka membutuhkan cara lain untuk menghilangkan informasi tersebut.
Salah satu metode teruji dan benar adalah dengan mengekstrapolasi usia kawah tertua dari karakteristik kawah terbaru di planet.
Karena para ilmuwan dapat mengetahui usia beberapa lokasi dampak baru-baru ini dalam beberapa tahun,
atau mungkin berminggu-minggu mereka dapat menggunakannya sebagai dasar untuk menentukan usia dan komposisi kawah yang jauh lebih tua.
Yang jadi permasalahannya adalah menemukan kawah tersebut. Sebab dengan menyisir data gambar yang bernilai satu planet untuk mencari tanda-tanda dampak baru adalah pekerjaan yang membosankan, disinilah AI masuk dan mulai menggantikan peran manusia.
Akhir tahun lalu, para peneliti di NASA menggunakan algoritme pembelajaran mesin (machine learning) untuk menemukan kawah Mars yang baru untuk pertama kalinya.
AI tersebut menemukan lusinan dari mereka bersembunyi dalam data gambar dari Mars Reconnaissance Orbiter dan mengungkapkan cara baru yang menjanjikan untuk mempelajari planet di seluruh tata surya kita.
Baca Artikel Lainnya :
“Dari perspektif sains, itu menarik karena meningkatkan pengetahuan kami tentang fitur-fitur itu,” kata Kiri Wagstaff, ilmuwan komputer di Jet Propulsion Laboratory NASA dan salah satu pemimpin tim peneliti.
“Datanya ada sepanjang waktu, hanya saja kami belum melihatnya sendiri.”
Mars Reconnaissance Orbiter membawa tiga kamera, tetapi Wagstaff dan rekan-rekannya melatih AI mereka menggunakan gambar hanya dari pencitraan Konteks dan HiRISE.
Konteks adalah kamera skala abu-abu beresolusi rendah, sedangkan HiRISE menggunakan teleskop pemantul terbesar yang pernah dikirim ke luar angkasa.
Untuk menghasilkan gambar dengan resolusi sekitar tiga kali lebih tinggi daripada gambar yang digunakan di Google Maps.
Pertama, AI diberi bekal hampir 7.000 foto pengorbit Mars dengan beberapa dengan kawah yang ditemukan sebelumnya dan yang lainnya tanpa kawah untuk mengajarkan algoritme cara mendeteksi serangan baru.
Setelah pengklasifikasi dapat secara akurat mendeteksi kawah di set pelatihan,
Wagstaff dan timnya memuat algoritme tersebut ke superkomputer di Jet Propulsion Laboratory dan menggunakannya untuk menyisir database lebih dari 112.000 gambar dari pengorbit.
“Tidak ada yang baru dengan teknologi pembelajaran mesin yang mendasarinya,” kata Wagstaff.
“Kami menggunakan jaringan konvolusional yang cukup standar untuk menganalisis data gambar, tetapi dapat menerapkannya dalam skala besar masih menjadi tantangan. Itulah salah satu hal yang harus kami geluti di sini. “
Kawah terbaru di Mars berukuran kecil dan mungkin hanya beberapa kaki lebarnya, yang berarti kawah tersebut muncul sebagai bercak piksel gelap pada gambar Konteks.
Baca Juga :
Amazon Music Rilis “Fitur Car Mode” Lebih Mudah Saat Mengemud
Jika algoritme membandingkan gambar kandidat kawah dengan foto sebelumnya dari area yang sama dan menemukan bahwa itu kehilangan bagian gelap,
ada kemungkinan besar bahwa ia menemukan kawah baru. Tanggal gambar sebelumnya juga membantu menetapkan garis waktu kapan dampaknya terjadi.
Setelah AI mengidentifikasi beberapa kandidat yang menjanjikan, peneliti NASA dapat melakukan beberapa pengamatan lanjutan dengan kamera resolusi tinggi pengorbit untuk memastikan bahwa kawah benar-benar ada.
Agustus lalu, tim mendapatkan konfirmasi pertama saat pengorbit memotret sekelompok kawah yang telah diidentifikasi oleh algoritme. Ini adalah pertama kalinya AI menemukan kawah di planet lain.
“Tidak ada jaminan akan ada hal-hal baru,” kata Wagstaff. “Tapi ada banyak dari mereka, dan salah satu pertanyaan besar kami adalah, apa yang membuat mereka lebih sulit ditemukan?”
Sumber : www.wired.com
