Im Jahr 2028 wird die vom ESA (European Space Agency) geleitete Rosalind Franklin Rover erstmals zum Mars geschickt und ein von der NASA entwickelter maschinelles Lernalgorithmus erhält die Möglichkeit, sein Können unter Beweis zu stellen. Der Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA), ein Massenspektrometer-Instrument an Bord des Rovers, wird Proben analysieren, die von einem Bohrer gesammelt wurden, und die Ergebnisse zur Identifizierung organischer Verbindungen an die Erde senden. Durch die Verwendung des Algorithmus könnten Wissenschaftler Zeit sparen, da dieser helfen kann, organische Verbindungen in den Proben schneller zu identifizieren und die effizienteste Verwendung der Rover-Zeit auf dem Roten Planeten zu entscheiden.
Bei der Landung eines robotischen Rovers auf einem anderen Planeten haben Wissenschaftler nur begrenzte Zeit, um Daten aus den erkundbaren Materialien zu sammeln, was aufgrund kurzer Missionsdauer und der Zeit, die zur Durchführung komplexer Experimente benötigt wird, eine Herausforderung darstellt. Aus diesem Grund untersuchen Forscher am Goddard Space Flight Center in Greenbelt, Maryland, die Verwendung von maschinellem Lernen, um bei der schnellen Analyse von Roverdaten zu helfen und Wissenschaftlern auf der Erde dabei zu unterstützen, die effizienteste Nutzung der Rover-Zeit auf einem Planeten zu planen. Das maschinelle Lernalgorithmus soll erstmals mit Daten vom Mars getestet werden, indem es auf einem irdischen Computer arbeitet und Daten von dem Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA) verwendet.
In der künstlichen Intelligenz ist maschinelles Lernen ein Weg, auf dem Computer aus Daten lernen, um Muster zu identifizieren, Entscheidungen zu treffen oder Schlussfolgerungen zu ziehen. In MOMA’s Fall haben Forscher über ein Jahrzehnt lang Labordaten gesammelt, um das maschinelle Lernalgorithmus zu trainieren. Die Wissenschaftler verwenden Beispiele von Substanzen, die auf dem Mars gefunden werden könnten, um das Algorithmus zu trainieren. Das Ziel ist es, die Datenanalyse zu optimieren, so dass Wissenschaftler schnell auf Ergebnisse reagieren und nächste Schritte planen können.
Der Rosalind Franklin Rover wird in der Lage sein, bis zu 2 Meter in die Marsoberfläche einzudringen, wodurch die Suche nach organischen Materialien ermöglicht wird, die von der Marsoberfläche geschützt sind. Dies könnte ein wichtiger Schritt bei der Suche nach Leben in der Vergangenheit sein. Die Forscher sehen Potential für ihr Algorithmus bei zukünftigen Erkundungen anderer Himmelskörper wie Titan und Enceladus (Monde des Saturns) sowie Europa (Mond des Jupiter). Das Ziel ist eine hochgradig autonome Mission, bei der das Massenspektrometer seine eigenen Daten analysiert und operationale Entscheidungen autonom trifft, um die Effizienz von Wissenschaft und Missionen erheblich zu erhöhen.