Inteligența artificială va fi utilizată pentru clasificarea noilor cratere de pe Marte

Un instrument inovator bazat pe inteligență artificială (AI) este dezvoltat de NASA pentru a fi utilizat pentru a identifica un grup de cratere de pe Marte care s-au format în ultimul deceniu, potrivit unui document publicat luni de Space. com citând un comunicat de presă. la NASA.

Noul algoritm, un clasificator automat al craterelor de impact noi, a fost creat de cercetătorii de la Jet Propulsion Laboratory (JPL) din California – și aceasta este prima dată când inteligența artificială a fost utilizată pentru a identifica noi cratere de pe planeta roșie. comunicat NASA.

Oamenii de știință au alimentat peste algoritmul de învățare automată mai mult de 112.000 de imagini de pe instrumentul camerei de context Mars Reconnaissance Orbiter (MRO). Programul este conceput pentru a scana fotografii cu posibile noi cratere de pe suprafața lui Marte. În cazul primelor descoperiri făcute cu acest algoritm, NASA a anunțat că este vorba de un grup de cratere format ca urmare a impactului meteoritului produs în perioada martie 2010 – mai 2012.

„AI nu poate face genul de analiză pe care o face un om de știință. Dar instrumente precum acest nou algoritm pot fi noi ajutoare pentru cercetători. Ei deschid calea unei simbioze între cercetătorii umani și AI care lucrează împreună pentru a accelera procesul de descoperire. A comentat Kiri Wagstaff, informatician la JPL.

Camera de fundal Sonda MRO oferă imagini cu rezoluție mică, acoperind sute de kilometri pătrați. Acest instrument poate ajuta la identificarea urmelor de impact asupra suprafeței Planetei Roșii și a craterelor noi.

Cu toate acestea, caracteristicile mici ale suprafeței marțiene pot fi dificil de identificat de pe orbită. Acest proces obligă mai mulți oameni de știință să dedice câteva ore pe zi exclusiv studierii acestor imagini din satelit. Astfel, un algoritm capabil să identifice și să clasifice automat noi cratere va oferi oamenilor de știință mai mult timp pentru a se concentra asupra altor aspecte.

READ  O planetă ultra-fierbinte, descoperită pe orbita unei stele din categoria Soare


“Nu ar fi posibil să procesăm mai mult de 112.000 de imagini într-o perioadă rezonabilă de timp fără a distribui acest proces pe mai multe computere”, a spus Gary Doran, informatician la JPL. „Strategia este de a descompune problema în părți mai mici, care pot fi rezolvate în paralel”.

Cercetătorii NASA au programat acest algoritm pentru a clasifica craterele folosind 6.830 de imagini obținute de Context Camera. Acest proces a inclus fotografii ale zonelor în care oamenii au identificat anterior impacturi, precum și ale zonelor fără cratere, astfel încât instrumentul să poată învăța să diferențieze craterele de alte forme de relief de pe planeta roșie.

În continuare, cercetătorii au testat acest algoritm introducând 112.000 de imagini obținute de Context Camera în sistem. Instrumentul AI a identificat grupul de cratere din regiunea marțiană Noctis Fossae, a cărui existență a fost confirmată ulterior folosind instrumentul HiRISE. Algoritmul AI a detectat încă 20 de zone de interes pe care oamenii de știință le vor examina în detaliu pentru noi cratere.

NASA dorește să utilizeze tehnologii de clasificare similare pentru viitoarele sonde orbitale care vor fi plasate în jurul lui Marte, printre altele, pentru a afla cât de des este lovită această planetă de meteoriți.

„Probabil că există mult mai multe impacturi decât cele pe care le-am descoperit până acum (…) și acest instrument AI ne arată tot ce putem face folosind chiar și misiuni vechi, precum MRO, precum și noi tehnici analitice ”, a spus Ingrid. Daubar, cercetător la JPL și la Universitatea Brown, care a participat la dezvoltarea acestui algoritm.

Lasă un răspuns

Adresa ta de email nu va fi publicată. Câmpurile obligatorii sunt marcate cu *