Wenn ein Roboter-Rover auf einem anderen Planeten landet, haben Wissenschaftler aufgrund der kurzen Missionsdauer und der Zeit, die für komplexe Experimente benötigt wird, nur eine begrenzte Zeit, um Daten aus den vielen erkundbaren Materialien zu sammeln. Aus diesem Grund untersuchen Forscher am Goddard Space Flight Center der NASA in Greenbelt, Maryland, den Einsatz von maschinellem Lernen, um bei der schnellen Analyse von Daten aus Rover-Proben zu helfen und Wissenschaftlern auf der Erde zu helfen, die effizienteste Verwendung der Zeit eines Rovers auf einem Planeten zu strategisieren.
Das Ziel des Algorithmus ist es, Daten zu filtern und anzuzeigen, welche Daten wahrscheinlich am interessantesten oder wichtigsten sind, um untersucht zu werden. Zunächst wird der Algorithmus anhand von Daten von Mars getestet, indem er auf einem irdischen Computer betrieben wird, der Daten verwaltet, die vom Mars Organic Molecule Analyzer (MOMA) Instrument gesammelt wurden. MOMA ist eines der Hauptinstrumente der bevorstehenden ExoMars-Mission Rosalind Franklin Rover, die von der ESA (European Space Agency) geleitet wird. Der Rover soll untersuchen, ob jemals Leben auf dem Mars existiert hat.
Das MOMA verwendet Laserdesorption, um Proben zu identifizieren, während größere Moleküle erhalten bleiben, die durch Gaschromatographie zerlegt werden könnten. Das maschinelle Lernalgorithmus soll helfen, die chemische Zusammensetzung unter der Oberfläche des Mars zu identifizieren. Durch die Optimierung der Datenanalyse erhalten Wissenschaftler mehr Informationen und Zeit zur Interpretation der Daten, was eine schnellere Reaktion auf die Ergebnisse und die Planung der nächsten Schritte ermöglicht.
Der langfristige Traum von Li und Da Poian ist eine hochgradig autonome Mission. MOMAs maschinelles Lernen Algorithmus ist ein Werkzeug, das Wissenschaftlern auf der Erde dabei helfen soll, diese wichtigen Daten einfacher zu untersuchen. Das MOMA-Projekt wird vom Max-Planck-Institut für Sonnensystemforschung (MPS) in Deutschland unter der Leitung von Dr. Fred Goesmann durchgeführt. NASA Goddard hat das MOMA-Massenspektrometer-Subsystem entwickelt und gebaut, das die molekularen Massen von chemischen Verbindungen in gesammelten Marsproben messen wird.