DARPA on teinud koostööd USA geoloogiakeskusega (USGS), et uurida masinõppe ja tehisintellekti tööriistade potentsiaali ja tehnikad kriitiliste mineraalide hindamise kiirendamiseks. Eesmärk on oluliselt kiirendada riigi kriitiliste maavarade hindamist, automatiseerides protsessi põhietapid.
Hinnangud võivad kvantifitseerida olemasolevate kodumaiste kaevanduste potentsiaalseid maavaraallikaid – olgu need siis ajaloolised või aktiivsed – ning aidata tuvastada võimalusi majanduslikult ja keskkonnasõbralikult ressursside arendamiseks.
Siin on väljakutse: kriitiliste mineraalide loend sisaldab praegu 50 mineraali ja praegused hinnangud on töömahukad. Traditsioonilisi tehnikaid kasutades läheks kõigi 50 kriitilise mineraali hindamine praeguse tarneahela vajaduste rahuldamiseks liiga aeglaselt.
DARPA käivitas koostöös USGSi, MITERi ja NASA Jet Propulsion Laboratoryga AI jaoks kriitiliste mineraalide hindamise võistluse. See konkurss otsib uuenduslikke lahendusi skaneeritud või rasterkaartidelt funktsioonide automaatseks ekstraheerimiseks ja geograafiliseks viitamiseks.
Võistlus hõlmab kahte järgmist sõltumatut väljakutset:
Kaardi geograafilise viitamise väljakutse: Kaardi automaatne georefereerimine on keeruline ülesanne, kuna enamik USGS-i kaarte ei ole digiteeritud ja neid võib kasutada paljudes ajaloolistes koordinaatide projektsioonisüsteemides. Lisaks võib skaneeritud kaartide funktsioonide kvaliteet, mis on joondamise kontrollpunktide tuvastamiseks ülioluline, väga erinev. Osalejad saavad koolituseks ja kinnitamiseks 1,000 või enama erinevat tüüpi kaardi andmestiku. Selle väljakutse eesmärk on täpselt geolokeerida tundmatu asukoha ja koordinaatsüsteemiga kaart, sobitades koordinaatpunktid, mida saab viidata teadaolevatele asukohtadele ühel või mitmel aluskaardil.
Kaardiobjektide eraldamise väljakutse: Kaardiobjektide automaatne eraldamine on keeruline ülesanne, kuna kaardielemendid (hulknurgad, punktid, jooned, tekst) kattuvad sageli ja on mõnikord katkendlikud. Objektid ei ole mitte ainult erineva kuju ja suurusega, vaid sama tüüpi objekti saab kujutada erinevatel kaartidel, kasutades erinevaid sümboleid või mustreid. See muudab keeruliseks universaalse identifikaatori loomise isegi ühele objektile, nagu kaevanduse asukoht või maavarade rajad. Osalejatele antakse koolituskomplekt, mis koosneb kaartidest, mille iga legendi üksus on märgistatud ja iseloomustatud (punkti, joone või hulknurgana) ning binaarsest pikslikaardist, mis kajastab objekti katvust kaardil. Väljakutse eesmärk on tuvastada kõik kaardil olevad objektid, mis kuvatakse kaardi legendis.
Võistluste registreerimine esimesele väljakutsele kaardi georefereerimisel avaneb 15. augustil; 5. septembril avatakse registreerimine kaardifunktsioonide väljavõtmiseks teisele väljakutsele. Kahe väljakutse puhul annab DARPA 10,000. aasta oktoobris esimese auhinna $3,000 1,000, teise auhinna $2022 ja kolmanda auhinna $XNUMX.
Brian Wang on futuristide mõttejuht ja populaarne teadusblogija, kellel on miljon lugejat kuus. Tema ajaveeb Nextbigfuture.com on teadusuudiste ajaveeb. See hõlmab paljusid häirivaid tehnoloogiaid ja suundumusi, sealhulgas kosmos, robootika, tehisintellekt, meditsiin, vananemisvastane biotehnoloogia ja nanotehnoloogia.
Tuntud tipptasemel tehnoloogiate tuvastamise poolest, on ta praegu suure potentsiaaliga varajases staadiumis ettevõtete käivitamise ja korjanduse kaasasutaja. Ta on süvatehnoloogiainvesteeringuteks eraldatavate teadusuuringute juht ja ingelinvestor Space Angels'is.
Korporatsioonides sagedane esineja, ta on olnud TEDx -esineja, Singularity University esineja ja külaline paljudel raadio- ja taskuhäälingusaadete intervjuudel. Ta on avatud avalikule esinemisele ja nõustamistegevustele.
