Les logiciels basés sur l'IA sont utilisés pour automatiser les tâches chronophages et répétitives, telles que le traitement d'images et l'analyse de données. Cela permet aux scientifiques de se concentrer sur des tâches de plus haut niveau qui nécessitent plus d’expertise et de créativité.
2. Améliorer la collecte de données :
- Le rover martien de la NASA, Curiosity, est équipé d'un système d'IA qui l'aide à décider de manière autonome quelles roches et autres caractéristiques étudier.
- Les algorithmes d'IA peuvent analyser les données des capteurs du rover, tels que ses caméras, pour identifier des cibles intéressantes et potentiellement pertinentes pour la science en vue d'une enquête plus approfondie.
- Cela permet au rover d'explorer efficacement l'environnement martien et de prioriser les domaines d'étude scientifique les plus prometteurs.
3. Modélisation prédictive et simulations :
- Les techniques d'IA peuvent être utilisées pour créer des modèles prédictifs capables de simuler et d'analyser des scénarios et des résultats potentiels.
- Par exemple, des modèles d'IA ont été utilisés pour prédire l'évolution de l'atmosphère martienne au fil du temps ou pour évaluer la stabilité de certaines caractéristiques du terrain.
- Ces simulations aident les scientifiques à mieux comprendre l'environnement de Mars et à orienter la planification des futures missions.
4. Détection d'anomalie :
- Les algorithmes d'IA peuvent identifier des anomalies et des modèles dans les données du rover qui pourraient indiquer des phénomènes ou des formations géologiques jusqu'alors inconnus.
- Par exemple, le rover Curiosity a découvert une formation rocheuse inhabituelle connue sous le nom de "Vera Rubin Ridge", qui pourrait être la preuve d'une ancienne activité hydrothermale.
5. Améliorer la visualisation et l'interprétation des données :
L'IA peut être utilisée pour créer des visualisations de données interactives qui permettent aux scientifiques de mieux comprendre les découvertes du rover et de comparer facilement différents ensembles de données. Cela permet aux chercheurs d’identifier plus facilement les tendances, les modèles et les hypothèses potentielles pour une enquête plus approfondie.
