NASA、火星の物体をAIで分類。3年間の成果を発表【AI×社会】(論文解説)

   
↓はてなブックマークで応援お願いします!
このエントリーをはてなブックマークに追加

宇宙データはますます膨大に

NASA Planetary Data System (PDS) は、太陽系を探査する NASA ミッションで収集されたデータのアーカイブを管理しています。PDSでは、惑星、月、彗星、その他の天体の何百万もの画像にアクセスできます。

しかしPDSのデータ量は大量かつ継続的に増加するため、ユーザーが求める画像を探し出すことはどんどん困難になります。

つい先日も、火星にローバーが到着したのが大きな話題になりました。宇宙開発が加速する中、大量のデータをどう整理するかが、ますます大きな課題になっていくでしょう。

この問題の対処のためには、興味のある画像を素早く検索できるツールが必要となります。それぞれの画像は、撮影時刻、使用した機器、撮影対象、季節など、検索可能な豊富なメタデータによって記述されており、その有効な活用が求められます。

NASA惑星データシステムにおけるユーザーの利用しやすさという課題に対して、実際にどんな研究が行われているのでしょうか。アメリカにあるカリフォルニア工科大学のKiri Wagstaffら研究者(NASA所属でもある)の発表を紹介します。

研究者らは特別な画像分類器を構築し、それを用いた検索システムを導入しました。

▼論文情報

著者:Kiri Wagstaff, Steven Lu, Emily Dunkel, Kevin Grimes, Brandon Zhao, Jesse Cai,
Shoshanna B. Cole, Gary Doran, Raymond Francis, Jake Lee, and Lukas Mandrake
タイトル:”Mars Image Content Classification:Three Years of NASA Deployment and Recent Advances”
URL:DOI

NASAデータを画期的に整理したい

まずはKiri Wagstaffらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめました。

続きを読むには無料会員登録が必要です。


※ログイン/初回登録後、下記ボタンを押してください。

業界/カテゴリー

PAGE TOP