22:44
Искусственный интеллект помогает классифицировать новые кратеры на Марсе

Новый инструмент помог обработать более 112 000 изображений.

Инновационный инструмент искусственного интеллекта (ИИ), разработанный НАСА, помог идентифицировать скопление кратеров на Марсе, образовавшихся в течение последнего десятилетия.

Новый алгоритм машинного обучения, автоматизированный классификатор свежих ударных кратеров , был создан исследователями Лаборатории реактивного движения НАСА (JPL) в Калифорнии — и представляет собой первый случай использования искусственного интеллекта для идентификации ранее неизвестных кратеров на Красной планете, говорится в заявлении НАСА.

"Искусственный интеллект не может выполнять такой квалифицированный анализ, как ученый", - сказала Кири Вагстафф, специалист по компьютерам JPL. - Но инструменты, подобные этому новому алгоритму, могут быть их помощниками. Это прокладывает путь к захватывающему симбиозу человеческих и ИИ "исследователей", работающих вместе, чтобы ускорить научные открытия."

Контекстная камера MRO делает снимки с низким разрешением, охватывающие сотни миль или километров за один раз. В то время как этот прибор может помочь обнаружить следы взрыва вокруг удара и сузить область поиска кратера на поверхности планеты, ученые полагаются на прибор MRO High-Resolution Imaging Science Experiment (HiRISE) для захвата более мелких деталей и идентификации отдельных кратеров.

Однако небольшие поверхностные объекты на Марсе может быть трудно обнаружить, используя только орбитальные аппараты. Этот процесс обычно требует от ученых тратить много часов каждый день на изучение изображений, сделанных космическими аппаратами, такими как MRO. Таким образом, алгоритм классификации кратеров должен сэкономить время исследователей и идентифицировать еще больше кратеров на Красной планете, говорится в заявлении.

"Было бы невозможно обработать более 112 000 изображений за разумное количество времени, не распределив работу между многими компьютерами", - сказал Гэри Доран, специалист по компьютерам в JPL. "Стратегия состоит в том, чтобы разделить проблему на более мелкие части, которые могут быть решены параллельно."

Изображение с контекстной камеры MRO с низким разрешением показывает темное пятно, которое новый инструмент искусственного интеллекта впервые отметил на Марсе, в левом нижнем углу изображения. (Image credit: NASA/JPL-Caltech/MSSS)

Исследователи НАСА запрограммировали классификатор кратеров, используя 6 830 изображений, сделанных контекстной камерой. Этот процесс включал фотографии областей, где люди ранее идентифицировали воздействие, а также областей без кратеров, так что инструмент мог научиться правильно различать особенности поверхности на Красной планете.

Затем исследователи подвергли классификатор кратеров испытанию, передав инструменту 112 000 изображений, сделанных контекстной камерой. Инструмент искусственного интеллекта идентифицировал скопление кратеров в районе Марса под названием Noctis Fossae, что исследователи подтвердили с помощью инструмента HiRISE. Инструмент обнаружил 20 дополнительных областей интереса, которые ученые будут изучать более подробно для кратеров.

НАСА надеется использовать подобную классификационную технологию на будущих марсианских орбитальных аппаратах, что поможет сузить орбитальные снимки для дальнейшего изучения учеными и даст более полную картину того, как часто метеориты ударяют по Марсу.

"Вероятно, есть еще много воздействий, которые мы еще не обнаружили", - сказала Ингрид Добар, ученый из JPL и Университета Брауна, который помог разработать классификатор кратеров. "Это продвижение показывает вам, как много вы можете сделать с ветеранскими миссиями, такими как MRO, используя современные методы анализа."

Похожие материалы:

Так же рекомендуем посмотреть:

Исследование дает дополнительные доказательства наличия шлейфов водяного пара на Европе


Редкий магнетизм обнаружен в самом сильном материале в мире


‘Почти Геркулесовы " усилия работников детских садов по предотвращению распространения КОВИДА-19 работают

Категория: Космос / Планеты / Технологии | Просмотров: 69 | Добавил: admin | Теги: орбитальный аппарат, скопление кратеров, Искусственный интеллект помогает кл, темное пятно, Искусственный интеллект, кратер, красная планета, марс, классификатор кратеров | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar