Rovers werden anfangen, ihre eigenen Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie nach Leben suchen

Wir alle wissen, wie die Erkundung mit dem Rover funktioniert. Der Rover wird zu einem Ort geleitet und aufgefordert, eine Probe zu nehmen. Dann unterzieht es diese Probe einer Analyse und sendet die Ergebnisse nach Hause. Es war bemerkenswert effektiv.

Aber all diese Daten nach Hause zu schicken, ist teuer und zeitaufwendig. Wird diese Vorgehensweise noch funktionieren? Oder lässt es sich automatisieren?

Der Schwerpunkt der Missionen zum Mars besteht derzeit darin, vergangene Lebenszeichen zu erkennen. Ein Rover sammelt eine Probe, führt eine erste Analyse durch und sendet die Daten dann nach Hause. Das Problem sind die Kosten und die Zeit, die benötigt wird, um all diese Daten zur Erde zurückzusenden. Was wäre, wenn Rover intelligenter wären und die Daten optimieren könnten, die sie zur Erde zurücksenden? Könnten sie dann einige der schwerwiegenden Einschränkungen beim Senden von Daten zur Erde überwinden?

„Wir müssen das Datenvolumen, das wir zur Erde zurücksenden, priorisieren, aber wir müssen auch sicherstellen, dass wir dabei keine wichtigen Informationen wegwerfen.“

Victoria Da Poian, leitende Forscherin, NASA Goddard Space Flight Center.

Mit dieser Frage beschäftigen sich zwei Wissenschaftler. Sie präsentierten ihre Forschung auf der letzten Goldschmidt-Konferenz . Die leitende Forscherin ist Victoria Da Poian vom Goddard Space Flight Center der NASA. Da Poian und ihr Co-Forscher Eric Lyness, ebenfalls vom GSFC, haben ein KI-System entwickelt, das auf der ESA/Roscosmos debütieren wird ExoMars-Rover , die 2023 auf dem Mars landen wird.

Der Rosalind-Franklin-Rover wird wahrscheinlich in Oxia Planum in der Nähe des Mars-Äquators landen. Dieser Bereich hat einen glatten Landeplatz und hat auch das Potenzial, alle erhaltenen Biosignaturen zu enthalten. Bildnachweis: Von der NASA – http://marsnext.jpl.nasa.gov/workshops/2014_05/14_Oxia_Thollot_webpage.pdf, Public Domain, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=44399454

„Dies ist ein visionärer Schritt in der Weltraumforschung“, sagte Da Poian in a Pressemitteilung . „Das bedeutet, dass wir im Laufe der Zeit von der Idee, dass der Mensch mit fast allem im Weltraum involviert ist, zu der Idee übergegangen sind, dass Computer mit intelligenten Systemen ausgestattet sind und sie darauf trainiert sind, einige Entscheidungen zu treffen und in der Lage sind, vorrangig zu übertragen.“ die interessantesten oder zeitkritischsten Informationen.“

Die Frage nach einer effektiven Datenübertragung ist real. Es ist ein Flaschenhals im Missionsdesign. Daten haben ihren Preis – überprüfen Sie Ihren Mobilfunktarif – und da wir Missionen immer weiter ins Sonnensystem senden und unsere Rover und Orbiter immer wissenschaftlicher werden, werden die Kosten für die Übertragung all dieser Daten in die Höhe schnellen.

„Daten von einem Rover auf dem Mars können bis zu 100.000 Mal so viel kosten wie Daten auf Ihrem Mobiltelefon, daher müssen wir diese Daten so wissenschaftlich wie möglich gestalten.“ sagte Co-Forscher Eric Lyness.

Aber wie Lyness betont, sind es nicht nur die Kosten. Die Unfähigkeit aktueller Rover zu überlegen, was sie mit ihren Proben machen, hält uns wissenschaftlich zurück.

Der Mars Organic Molecule Analyzer ist das größte Instrument des Rosalind Franklin Rovers. Es mahlt die Proben, erhitzt sie und führt Massenspektrometrie und Gaschromatographie durch, um Moleküle zu identifizieren. Das neue neuronale Netz-KI-System wird mit MOMA auf dem Mars getestet. Bildquelle: Max-Planck-Institut für Sonnensystemforschung.

„Es kostet viel Zeit und Geld, die Daten zur Erde zurückzusenden, was bedeutet, dass Wissenschaftler nicht so viele Experimente durchführen oder so viele Proben analysieren können, wie sie möchten“, sagte Lyness in a Pressemitteilung . „Durch den Einsatz von KI für eine erste Analyse der Daten, nachdem sie gesammelt wurden, aber bevor sie zur Erde zurückgesendet werden, kann die NASA das, was wir erhalten, optimieren, was den wissenschaftlichen Wert von Weltraummissionen erheblich erhöht.“

Im Mittelpunkt dieser Arbeit steht ein einziges Instrument auf dem ExoMars Rover. (Der Rover wurde umgetauft als Rosalind Franklin Rover , zu Ehren der Wissenschaftlerin Rosalind Franklin, deren Arbeit entscheidend für unser Verständnis der DNA war.) Das Instrument ist MOMA, das Mars Organischer Molekülanalysator . MOMA ist das größte Instrument auf der Rosalind Franklin, und der Rover kann unter die Marsoberfläche bohren, um Proben organischer Moleküle zu sammeln, wo sie vor dem Abbau durch die Sonne und kosmische Strahlen geschützt sind.

Aber viele der Proben des MOMA – vielleicht die Mehrheit – enthalten keine interessierenden organischen Moleküle. Andere müssen erneut getestet werden. Die Idee hinter der neuen KI besteht darin, diese Entscheidungen an den Rover zu übergeben. Dadurch wird die zu übertragende Datenmenge reduziert und die Effektivität von MOMA hoffentlich erhöht.

„Was wir von diesen unbemannten Missionen bekommen, sind Daten, viele davon; und das Senden von Daten über Hunderte von Millionen Kilometern kann in verschiedenen Umgebungen sehr schwierig und extrem teuer sein; mit anderen Worten, die Bandbreite ist begrenzt“, erklärte Da Poian. „Wir müssen das Datenvolumen, das wir zur Erde zurücksenden, priorisieren, aber wir müssen auch sicherstellen, dass wir dabei keine wichtigen Informationen wegwerfen. Dies hat uns dazu veranlasst, intelligente Algorithmen zu entwickeln, die den Wissenschaftlern vorerst bei der Analyse der Probe und ihrem Entscheidungsprozess für nachfolgende Operationen helfen können, und als längerfristiges Ziel werden Algorithmen, die die Daten selbst analysieren, die Instrumente anpassen und abstimmen, um die nächsten Operationen ohne Ground-in-the-Loop auszuführen und nur die interessantesten Daten nach Hause zu übertragen.“

Künstlerische Darstellung der engen Begegnung von New Horizons mit dem Pluto-Charon-System. Die Datenübertragung war ein kritisches Thema für die Mission. Sein Vorbeiflug an Pluto war am 14. Juli 2015. Die letzten Daten von dieser Begegnung wurden erst im Oktober 2016 auf der Erde empfangen. Eine starke KI wäre ein Vorteil für Missionen in die äußeren Bereiche des Sonnensystems. Bildnachweis: NASA/JHU APL/SwRI/Steve Gribben

Die Rosalind Franklin kommuniziert mit der Erde über die Spurengas-Orbiter (TGO). Der TGO fährt jedoch nur zweimal am Tag über Kopf hinweg, sodass die Bodenkontrolleure den Rover nicht direkt steuern können. Stattdessen ist es so konzipiert, dass es autonom über die Marsoberfläche navigiert, bis zu 70 m (230 ft) pro Marstag. Die intelligenten Systeme zur Probenanalyse werden die Autonomiefähigkeit des Rovers und hoffentlich auch zukünftiger Rover erhöhen. Für die Rosalind Franklin werden die meisten Probendaten immer noch zur Erde gesendet, aber für zukünftige Rover könnte sich das ändern.

Das Team testete sein autonomes System mit einem nachgebauten MOMA-Instrument in seinem Labor. Die Tests ermöglichten es ihnen, den neuronalen Netzwerkalgorithmus zu „trainieren“, um bekannte Verbindungen zu erkennen. Das System vergleicht dann neu entnommene Proben mit seinem Katalog bekannter Proben und benachrichtigt Wissenschaftler, wenn es eine Übereinstimmung findet.

Wenn das MOMA auf ein Spektrum einer unbekannten Verbindung stößt, kann es diese mit einer Genauigkeit von bis zu 94 % kategorisieren. Und es kann mit einer Genauigkeit von 87% mit zuvor bekannten Verbindungen übereinstimmen. Die potentiellen Daten- und Zeiteinsparungen sind also bereits beträchtlich. Und die Forscher sind noch nicht fertig: Sie verbessern noch immer die Genauigkeit in Vorbereitung auf den Starttermin 2023.

'Die Mission wird strengen Zeitbeschränkungen ausgesetzt sein.'

Eric Lyness, Co-Forscher, NASA GSFC

Wir sind daran gewöhnt, dass Rover-Missionen ihre anfängliche Missionsdauer erheblich überdauern. Zum Beispiel war der Opportunity-Rover der NASA für eine Lebensdauer von 90 Sol auf dem Mars ausgelegt, aber er hielt 5.352 Sol. Und die Hauptmission von MSL Curiosity war für 668 Sols geplant, arbeitet aber seit über 2.800 Sols und ist immer noch stark.

Es ist jedoch unklug anzunehmen, dass der Rosalind-Franklin-Rover seine Missionsdauer um so große Grenzen überschreiten wird. Seine Mission basiert auf einer Reise von 4 km (2,5 Meilen) in sieben Monaten. Wie lange die Mission tatsächlich dauern wird, ist unklar.

Der Start des ESA-Rover Exomars wurde auf 2023 verschoben. Quelle: ESA

„Die Mission wird strengen Zeitbeschränkungen ausgesetzt sein. Wenn wir auf dem Mars operieren, werden die Proben höchstens einige Wochen im Rover verbleiben, bevor der Rover die Probe entleert und an einen neuen Ort zum Bohren bewegt“, sagte Lyness. „Wenn wir also eine Probe erneut testen müssen, müssen wir dies schnell tun, manchmal innerhalb von 24 Stunden.“

„Wenn wir in Zukunft die Monde des Jupiter wie Europa und des Saturns wie Enceladus und Titan erkunden wollen, müssen wir in Echtzeit Entscheidungen vor Ort treffen.“

ERic Lyness, Co-Forscher, NASA GSFC

Wenn Rosalind Franklin unter die Oberfläche bohrt und eine Probe sammelt, legt sie diese in die Analytical Laboratory Drawer (ALD). Die Proben werden dann mit MOMA und zwei anderen Instrumenten analysiert: einem Infrarotspektrometer namens MicroOmega , und ein Raman-Spektrometer genannt das Raman-Laserspektrometer ( RLS ). Wie Lyness betont, können Proben nicht lange im Rover aufbewahrt werden. Und dieser Zeitdruck wird nur für Rover größer sein, die Orte wie den Saturnmond Titan erkunden, das Ziel der NASA-Mission Dragonfly im Jahr 2026.

In dieser Abbildung sinkt die Drohne Dragonfly auf die Oberfläche von Titan. Diese Mission wird mit noch schwerwiegenderen Datenübertragungsproblemen konfrontiert sein als Mars-Rover. Bild: NASA

„Wenn wir in Zukunft die Monde des Jupiter wie Europa und des Saturns wie Enceladus und Titan erforschen wollen, müssen wir in Echtzeit Entscheidungen vor Ort treffen“, sagte Lyness. „Bei diesen Monden kann es 5 bis 7 Stunden dauern, bis ein Signal von der Erde die Instrumente erreicht, also wird dies nicht wie die Steuerung einer Drohne mit einer sofortigen Reaktion sein. Wir müssen den Instrumenten die Autonomie geben, schnelle Entscheidungen zu treffen, um unsere wissenschaftlichen Ziele in unserem Namen zu erreichen.“

„Wir werden immer noch Menschen brauchen, um die Ergebnisse zu interpretieren, aber der erste Filter wird das KI-System sein.“

Eric Lyness, Co-Forscher, NASA GSFC

Die Daten aus den Proben von Rosalind Franklin basieren alle auf Wahrscheinlichkeiten. Die Daten können schwer zu interpretieren sein: Es gibt kein rotes Licht, das blinkt und sagt 'Evidence of Life Found!' Die Daten und ihre Wahrscheinlichkeiten müssen interpretiert werden, vorzugsweise von verschiedenen Forschern in der wissenschaftlichen Gemeinschaft, die dann ihre Ergebnisse veröffentlichen.

„Diese Ergebnisse werden uns weitgehend über die Geochemie informieren, die die Instrumente finden.“ sagte Lyness. „Wir zielen darauf ab, dass das System den Wissenschaftlern Anweisungen gibt, zum Beispiel könnte unser System sagen: ‚Ich habe zu 91% Vertrauen, dass diese Probe einer Probe aus der realen Welt entspricht, und ich bin mir zu 87% sicher, dass es sich um Phospholipide handelt, ähnlich wie bei a Am 24. Juli 2018 getestete Probe und so sahen die Daten aus.' Wir werden immer noch Menschen brauchen, um die Ergebnisse zu interpretieren, aber der erste Filter wird das KI-System sein.“

Systeme wie dieses werden nur noch ausgefeilter. Es gibt einige potenzielle Fallstricke bei Systemen wie diesen, aber ihr Potenzial für Weltraumbehörden ist zu verlockend, um es zu ignorieren. Bis das System auf dem Mars im Feld getestet und dann in die Dragonfly-Mission der NASA zum Titan implementiert wird, wer weiß, wie mächtig und leistungsfähig es sein wird.

Mehr:

• Pressemitteilung: Die NASA unternimmt den ersten Schritt, damit Computer entscheiden können, was sie uns bei der Suche nach Leben auf dem Mars sagen sollen
• DIES: Übersicht über die ExoMars-Mission
• Universum heute: Curiosity findet organische Moleküle, die vom Leben auf dem Mars produziert worden sein könnten