تساعد خوارزميات التعلم الآلي العلماء لاستكشاف المريخ

تستكشف مركبة Curiosity التابعة لوكالة ناسا سطح الكوكب الأحمر منذ ما يقرب من عقد من الزمان، وتتمثل مهمتها الرئيسية في تحديد ما إذا كان المريح صالحاً للسكن في يوم من الأيام، بينما أكدت تحقيقات المسبار بالفعل أن المريح كان يوماً ما عالماً مائياً ماليئاً بالكيمياء التي يحتمل أن تحافظ على الحياة ، لا يزال هناك الكثير لنتعلمه.

يركز مقال جديد في Earth and Space Science على البيانات التي تم جمعها بواسطة حزمة أدوات الكيمياء والكاميرات ChemCam من Curiosity يجمع ChemCam بين أداتين مقياس طيف الانهيار الناجم عن الليزر LIBS وجهات التصوير الدقيق عن بعد RMI للتصوير عالي الدقة، كما تعمل أداة LIBS الخاصة بـ ChemCam عن طريق تفجير عينات الصخور بنبضات ليزر قوية، مما يؤدي إلى تطوير المادة إلى ميكرو بلازما مع ذرات وايونات مثارة تنبعث منها ضوء مميز أثناء التحلل نظراً لأن كل عنصر يصدر طيفاً ضوئياً فريداً عندما يتحلل، يمكن لـ ChemCam جمع الضوء في ثلاثة مقاييس طيفية مختلفة مما يسمح للعلماء بتحديد التركيب الكيميائي لكل عينة.

منذ هبوط Curiosity فى فوهة Gale فى عام 2012، جمعت ChemCam أكثر من 800000 طيف فردى من أكثر من 2500 عينة ومع ذلك فإن استخدام التعلم الآلي للتحقيق في بيانات ChemCam لا يزال يمثل تحدياً بسبب نقص مجموعات بيانات التدريب من المريخ وفقاص لرامليكامب وزملائه.

فى ورقتهم البحثية الجديدة استخدم المؤلفون خوارزمية تعلم آلى غير خاضعة للإشراف لتصنيف بيانات ChemCam من أول 2756 يوم مريخى ( أى حوالى 7 سنوات ) من استكشاف كيوريوسيتي لحفر غيل منذ هبوط الركبة اجتازت عدة مناطق جيولوجية متميزة، قامت الخوارزمية بفرز بيانات ChemCam إلى ست مجموعات متميزة من التركيبات الكيميائية والتى تشمل ثانى أكسيد السيليكون المرتفع والمنخفض والفلسيك والذي يعرف باسم أكسيد الألمنيوم العالى والقلويات وأكسيد الكالسيوم المرتفع والمنخفض وأكسيد الحديد الكلية العالية. 

تكتشف النتائج عن انتقالات بين المناطق المختلفة جيولوجياً على طول اجتياز كيوريوسيتي منذ مغادرة موقع الهبوط تم الحصول على النتائج باستخدام بيانات LIBS فقط، ولم تكن هناك حاجة لبيانات التدريب علاوة على ذلك تعمل المجموعات الست المتميزة كبيانات تدريبية لخوارزميات التعلم الآلي الخاضعة للإشراف والتى ثبت أنها نموذجية مع ما يسمى بمصنف الغابة العشوائية.

يمكن أن تكون خوارزميات التعلم الآلي مثل هذه بمثابة أداة قوية لرسم خريطة لسطح المريخ على نطاق واسع وفقاً للمؤلفين، ستصبح هذه القدرة مفيدة بشكل متزايد مع استكشاف المزيد من المركبات الجوالة للكوكب الأحمر مثل المركبة الجوالة التابعة لناسا والتي هبطت في فبراير 2021 وقامت بالفعل بجمع بيانات LIBS الخاصة بها من فوهة Jezero باستخدام أداة ChemCam التالية.