Der amerikanische Mars-Rover Curiosity durchquert seit 2012 die Mars-Landschaften im Gale Crater. Sein Nachfolger Perseverance (auch als Mars 2020-Rover bekannt) und Chinas Tianmen-1-Rover-Mission sind auf dem Weg zur Landung auf dem Mars im Februar bzw. Mai 2021, der europäische Rosalind Franklin Rover wird 2023 folgen. Sie konzentrieren sich auf die Suche nach Leben und Wasser; Perseverance wird sogar versuchen, Proben zu sammeln, die zur Erde gebracht werden sollen. Zusätzlich zu diesen Hauptzielen widmen sich die Missionen einer Vielzahl weiterer wissenschaftlicher Aufgabenstellungen. Eine davon ist die Suche nach Gesteinen, die es erlauben, Impaktstrukturen auf dem Mars auch als solche nachzuweisen.
Das vom FFG ASAP-Programm geförderte Projekt Mars-DL (Planetary Scientific Target Detection via Deep Learning), an welchem sich das VRVis, Joanneum Research, Naturhistorisches Museum Wien, SLR Engineering und Universität Wien beteiligten, befasste sich mit wichtigen Aspekten einer solchen Suche: Wo und wie können Bilder von Mars-Rovern verwendet werden, um derartige Impakt-Gesteine nachweisen zu können? Was sind die Kriterien für eine solche Suche? Können wir neuartige Techniken der künstlichen Intelligenz zur Unterstützung einer solchen Suche einsetzen? Können wir leistungsstarke Rechenleistung nutzen, um solche Systeme zu trainieren, indem wir Computer sich buchstäblich selbst beibringen lassen, neue Forschungsergebnisse für diese hochkomplexen Erkundungsmissionen zu liefern?
Einen der Vorträge hält Christoph Traxler, Projektleiter des VRVis. Sein Vortrag trägt den Titel "Visualisierung und Simulation für das Training Künstlicher Intelligenz (KI) in der Weltraumforschung" und geht der Frage nach, ob Deep Learning (DL) für die autonome Zielauswahl zukünftiger Mars-Rover-Missionen verwendet werden kann, um Planetenwissenschaftlerinnen und Planetenwissenschaftler bei der Vorauswahl potenziell interessanter Regionen zu unterstützen und dadurch die wissenschaftlichen Entdeckungen zu steigern und die strategische Entscheidungsfindung zu beschleunigen.
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