Группа американских ученых, собравшихся этим летом на семинар, организованный лабораторией NASA Frontier Development, обсуждала проблему пространственной ориентации роботов на поверхности других планет в течение восьми недель, сообщает IEEE Spectrum.

По мнению исследователей, для создания системы навигации на других планетах следует применить глубокое машинное обучение — технологию, которая давно зарекомендовала себя в области распознавания изображений.

Однако на этом пути сразу возникает проблема. Дело в том, что в распоряжении ученых нет достаточного числа качественных изображений поверхности Луны и Марса.

В качестве замены команда создала виртуальную модель Луны, построенную на игровом движке Unreal. Модель имитирует рельеф спутника, но не копирует его в точности. Во время работы с «виртуальной Луной» ученые делали фотографии ее пейзажей, а затем генерировали из них аналоги спутниковых снимков. Всего на основе 2,4 млн изображений поверхности было создано 600 000 орбитальных снимков.

Эта база данных стала материалом для тренировки нейросети. Результаты ее тестирования доказали, что ИИ может существенно ускорить навигацию луноходов и марсоходов. Алгоритм все еще нуждается в управлении с Земли, однако его использование сужает пространство поиска с сотен километров до нескольких десятков метров.

Может показаться, что нейросеть, обученная на виртуальной поверхности Луны, будет бесполезна в реальных условиях. Однако исследователи уверены в обратном.

По их словам, независимо от того, на каком материале обучался ИИ, он сформировал навык сопоставления карты и изображения пейзажа. По словам ученых, даже в нынешнем виде нейросеть будет полезной для ориентации планетоходов.

Между тем, марсоход Opportunity, который сейчас находится на поверхности Красной планеты, оказался на грани гибели. Из-за крайне долгой пыльной бури его солнечные батареи разрядились, и связь с Землей была потеряна. В настоящее время NASA делает отчаянные попытки спасти устройство, но шансов на это немного.