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Enregistrement W4396875731 · doi:10.1109/aero58975.2024.10521174

2023 EELS Field Tests at Athabasca Glacier as an Icy Moon Analogue Environment

2024· article· en· W4396875731 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Paton, Richard Rieber, Sarah Cruz, Matt Gildner, Chantelle Abma, Kevin Abma, Sina Aghli, Eric Ambrose, Avak Archanian, Elizabeth Bagshaw, Cathy Baroco, Andrew Blackstock, Joseph Bowkett, Morgan L. Cable, Eduardo Cartaya, Guglielmo Daddi, Tomas Drevinskas, Rachel Etheredge, Tom Gall, Alex Gardner, Peter V. Gavrilov, Nikola Georgiev, Katie Graham, Benjamin Hockman, Bryson Jones, Scott Linn, Michael J. Malaska, E. Marteau, Nick Maslen, Hovhannes Melikyan, Yashwanth Kumar Nakka, Jason Nelson, Michele Pazzini, Martin Peticco, Michael Prior-Jones, Matthew L. Robinson, Christiahn Roman, Rob Royce, Mary Ryan, Lori Shiraishi, Christian Stenner, Marlin P. Strub, R. Michael Swan, Ben Swerdlow, Rohan Thakker, Luis Phillipe Tosi, Tony Tran, Tiago Vaquero, Marcel Veismann, Tom Wood, Harshad Zade, Masahiro Ono

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTerrainIcy moonGlacierAstrobiologyPlumeGeologyEnceladusImpact craterRemote sensingPlanetGeomorphologyMeteorologySaturnPhysicsGeographyAstronomyCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

JPL is developing a versatile and highly intelligent Exobiology Extant Life Surveyor (EELS) robot that would enable access to subsurface oceans and near-surface liquid reservoirs through existing conduits, such as the vents at the south pole of Enceladus or the putative geysers on Europa. A key mobility requirement for future vent exploration missions will be the ability to carefully descend and hold position in the vent to collect and analyze samples while withstanding plume forces without human intervention. Furthermore, this must be accomplished in a highly uncertain environment, requiring versatile hardware and intelligent autonomy. To work towards that goal, we have prototyped the EELS 1.0 and EELS 1.5 robots for horizontal and vertical mobility, respectively, in icy terrain. Autonomous surface mobility of EELS 1.0 was previously validated in a variety of terrain, including snowy mountains, ice rinks, and desert sand. Vertical mobility of EELS 1.5 was developed on laboratory ice walls. This paper presents the first mobility trials for both robots on large-scale, natural icy terrain: the Athabasca Glacier located in Alberta, Canada, a terrestrial analogue to the surfaces and subsurfaces of icy moons. This paper provides a preliminary written record of the test campaign’s four major trials: 1) surface mobility with EELS 1.0, 2) vertical mobility with EELS 1.5, 3) science instrument validation, and 4) terramechanics experiments. During this campaign, EELS 1.5 successfully held position and descended ~1.5 m vertically in an icy conduit and EELS 1.0 demonstrated surface mobility on icy surfaces with undulations and slopes. A miniaturized capillary electrophoresis (CE) instrument built to the form factor of an EELS module was tested in flowing water on the glacier and successfully demonstrated automated sampling and in-situ analysis. Terramechanics experiments designed to better understand the interaction between different ice properties and the screws that propel the robot forwards were performed on horizontal and vertical surfaces. In this paper we report the outcomes of the four tests and discuss their implications for potential future icy missions. The field test also demonstrated EELS’s ability to support Earth science missions. Another potential near-term follow-on could be a technology demonstration on the Moon. This paper is a high level report on the execution of the field test. Data and results will be detailed in subsequent publications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,963
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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