Четверг, 25 февраля, 02:17
дома YouTube НАСА: использует ИИ для поиска новых кратеров на Марсе

НАСА: использует ИИ для поиска новых кратеров на Марсе

За последние 15 лет Марсианский орбитальный аппарат НАСА бродит вокруг него Ares изучение его климата и геологии. Каждый день космический корабль отправляет фотографии и другие интересы данные, используемый учеными НАСА для определения безопасных мест приземления и понимания распределения льда на планете.

НАСА
НАСА: «Тренировочный» алгоритм для поиска новых кратеров на Марсе

Некоторые из самых интересных Фото попавшие в руки ученых, изображают кратеры. Эти картинки могут помочь в открытии истории планеты.

Инженеры НАСА давно пытаются получить образцы с Марса. Без них они могут только предположения для определения возраста и состава каждого кратера.

Испытанный и проверенный метод - попытаться определить возраст самых старых кратеров на основе характеристик новейших кратеров, которые были созданы на планете. Если ученые смогут определить возраст некоторых недавних кратеров, то через несколько лет или даже недель, сможет использовать эти данные как основа для определения возраста и состава гораздо более старых кратеров. Проблема заключается в том, чтобы найти новые кратеры.

Найти их с помощью изображений, сделанных учеными НАСА, - утомительная работа, но в этой проблеме может помочь AI технология.

Некоторое время назад исследователи НАСА использовали один алгоритм машинного обучения впервые открыть новые кратеры на Марсе. ИИ обнаружил десятки кратеров спрятаны на фотографиях отправлено Марсианским разведывательным орбитальным аппаратом.

Этот метод показал новый способ изучения планет. "С научной точки зрения это увлекательно, потому что расширяет наши знания об этих чертах.Говорит Кири Вагстафф, ученый-компьютерщик из НАСА. "Τα данные они были там все время, просто мы их не видели».

НАСА ИИ
НАСА: «Тренировочный» алгоритм для поиска новых кратеров на Марсе

Марсианский разведывательный орбитальный аппарат имеет три камеры, но Вагстафф и ее соратники обучал свой ИИ, используя только изображения из систем обработки изображений Context и HiRISE. Context - это камера с относительно низким разрешением, в то время как HiRISE использует самый большой отражающий телескоп, когда-либо отправленный в космос, для отображения изображений с разрешением примерно в три раза выше, чем изображения, используемые в Google Карты.

Изначально инструмент AI сделал почти 7.000 фотографий Марса. Некоторые из них включали кратеры, которые уже были обнаружены учеными, а другие не имели ни одного. Таким образом, исследователи хотели узнать в алгоритме, как обнаружить новый кратер. После успешных испытаний Вагстафф и ее команда загрузил алгоритм в суперкомпьютер в Лаборатории реактивного движения НАСА. и использовал его для просмотра базы данных, содержащей более 112.000 XNUMX изображений Марса.

В базовой технологии машинного обучения нет ничего новогоГоворит Вагстафф. "Мы использовали довольно стандартную сходящуюся сетку для анализа данных изображения, но возможность реализовать ее в большом масштабе остается проблемой. Это была одна из вещей, с которыми нам пришлось столкнуться».

По имеющимся данным, последние кратеры на Марсе небольшие и могут находиться всего в нескольких метрах, а это значит, что они появляются. как темные пиксели в изображениях контекста. Если алгоритм сравнивает изображение предполагаемого кратера с предыдущей фотографией из той же области и обнаруживает, что темное пятно отсутствует, есть большая вероятность, что он обнаружил новый кратер. Дата предыдущего изображения также очень важна для определения времени создания кратера.

Кратер Марса AI
НАСА: «Тренировочный» алгоритм для поиска новых кратеров на Марсе

Как только ИИ обнаруживает несколько потенциальных кратеров, Исследователи НАСА сделали еще несколько наблюдений с помощью камеры высокого разрешения, чтобы подтвердить, что кратеры действительно существуют. В августе прошлого года было подтверждено существование кратеров, впервые обнаруженных алгоритмом. Это был первый раз, когда ИИ обнаружил кратер на другой планете.

Использование ИИ будет может резко ускорить открытие кратеров на Марсе и других планетах. До сих пор исследователи НАСА самостоятельно изучали изображения с орбитального аппарата Mars Reconnaissance Orbiter. это заняло до трех четвертей часа для одного изображения. AI, с другой стороны, может определить, содержит ли изображение новый темный элемент, всего за пять секунд.

По данным НАСА, ИИ не только поможет определить возраст кратеров Марса, но и узнайте, что лежит под поверхностью планеты. Например, около десяти лет назад марсианский разведывательный орбитальный аппарат он нашел новый кратер, который показал ученым, что он существует грунтовые воды в виде льда. Изучая его, ученые смогли лучше понять, как лед распределяется по поверхности всей планеты. В исследователи считают, что ИИ поможет быстрее обнаружить другие данные о Марсе.

Один из исследователей сказал, что спасибо В AI было обнаружено 60 или 70 новых кратеров, которые ранее не обнаруживались. И это только начало.

Кратеры Марса
НАСА: «Тренировочный» алгоритм для поиска новых кратеров на Марсе

Вагстафф и ее коллеги считают, что в будущем этот тип машинного обучения будет применяться в интервал, чтобы еще больше ускорить процесс. Космические корабли, такие как Mars Reconnaissance Orbiter, смогут их анализировать. данные они получают, не отправляя все фотографии на Землю. Это позволит выполнять более гибкие миссии, поскольку космическому кораблю не придется ждать одобрения ученых, чтобы проверить точку. Если он обнаруживает потенциальный кратер, он может немедленно провести мониторинг с помощью более совершенного инструмента.

Однако пока это много дальняя цель. Чтобы анализ стал возможным, необходимо сделать многое. данные таким образом в космосе.

Источник: проводной

1 КОММЕНТАРИЙ

ОСТАВИТЬ ОТВЕТ

Пожалуйста, введите ваш комментарий!
Пожалуйста, введите ваше имя здесь

Цифровая Крепость
Цифровая Крепостьhttps://www.secnews.gr
Осуществляйте свои мечты и живите!

ЖИВЫЕ НОВОСТИ

Huawei: носимые устройства становятся доступными для других приложений

В то время как спор между Huawei и США не утихает, компания, похоже, неплохо преуспевает в области ...

Как создать индикатор выполнения в Microsoft PowerPoint

Индикатор выполнения - это рисунок, который в PowerPoint визуально представляет процент слайдов презентации, которые были завершены. Видеть ...

ЕС: ИИ делает автономные автомобили «чрезвычайно уязвимыми» для кибератак

Цель автономных транспортных средств - избежать человеческой ошибки и спасти жизни, но новый отчет ...

Представители службы безопасности в сенате о вторжении в Капитолий: «Это была скоординированная атака»

Во вторник сотрудники службы безопасности заявили, что, по их мнению, беспорядки у Капитолия 6 января были "скоординированной атакой", поскольку на них оказывали давление сенаторы ...
00: 02: 36

Универсальный Android Debloater: избавьтесь от нежелательных приложений

https://www.youtube.com/watch?v=JAEEtDl9AoU Οι προεγκατεστημένες εφαρμογές, γνωστές και ως "bloatware", είναι συνηθισμένη πρακτική των κατασκευαστών συσκευών για να ωθούν...

One UI 3.1: Samsung DeX получает поддержку беспроводной связи!

Несколько недель назад было обнаружено, что серия Galaxy S1 оснащена беспроводной поддержкой DeX на ПК. Оказывается, можно ...

Функция проверки пароля Google появится на Android

Пользователи Android теперь могут воспользоваться функцией проверки пароля, которую Google впервые представил в браузере ...

Всемирная паутина подходит к концу. Откуда это взялось?

В последние годы Всемирная паутина стала выглядеть менее «глобальной». Разработки в области технологий и Интернета, ...

Великобритания: взломаны организации, связанные с критической инфраструктурой

Новое исследование Bridewell Consulting показало, что подавляющее большинство (86%) организаций, управляющих критически важной национальной инфраструктурой в Великобритании ...

Honda хочет посадить дрон в хвост электрического мотоцикла

Что ж, это определенно одна из самых странных новостей за последнее время: Honda хочет поставить мини ...