Искусственный интеллект A-Eye может помочь роботизированному сбору данных

Когда дело доходит до принятия решений о незнакомых данных в режиме реального времени, существующие технологии ИИ и машинного обучения и близко не соответствуют человеческим навыкам. Вот почему ученый НАСА Джон Мойсан разрабатывает ИИ A-Eye.<br>Мойсан, океанограф из летного центра НАСА Уоллопс, рассказал, что его ИИ A-Eye будет использовать подвижный датчик. После анализа изображений ИИ не просто сможет находить известные закономерности в новых данных, но и направлять датчик для наблюдения и обнаружения новых функций или биологических процессов.<br>«По-настоящему интеллектуальная машина должна уметь распознавать, когда она сталкивается с чем-то действительно новым и достойным дальнейшего наблюдения», – сказал Мойсан. –«Большинство приложений искусственного интеллекта – это картографические приложения, обученные на основе знакомых данных распознавать закономерности в новых данных. Как вы научите машину распознавать то, чего она не понимает, останавливаться и говорить: "Что это было? Давайте посмотрим поближе". Это открытие».<br>По словам эксперта Годдарда Джеймса Маккиннона, поиск и идентификация новых закономерностей в сложных данных по-прежнему остается сферой деятельности ученых. Ученые анализируют большие наборы данных, рассматривая визуализации, которые могут помочь выявить взаимосвязи между различными переменными в данных.<br>Мойсан намерен в первую очередь сосредоточиться на интерпретации изображений, полученных из прибрежных регионов Земли. Он рассчитывает достичь этого, обучив ИИ с помощью наблюдений предыдущих полетов над полуостровом Дельмарва. <br>Встроенный ИИ будет сканировать собранные данные в режиме реального времени для поиска значимых характеристик, а затем управлять оптическим датчиком для сбора более подробных данных.<br>ИИ могут сыграть большую роль в будущем исследовании нашей Вселенной. Сложные компьютеры, обученные распознавать химические сигнатуры, которые могут указывать на жизненные процессы или особенности ландшафта, могли бы повысить ценность научных данных, полученных при исследовании Луны или дальнего космоса.<br>Маккиннон считает, что современный ИИ не готов к принятию критически важных решений. «Самое страшное для ученого - это выбросить данные, которые могли бы быть ценными. ИИ может расставлять приоритеты, какие данные отправлять в первую очередь, или иметь алгоритм, который может привлечь внимание к аномалиям, но, в конце концов, именно ученый, изучающий эти данные, приведет к открытиям», – сказал он.