Несмотря на стремительный технологический прогресс последних нескольких десятилетий, методы подсчета кратеров на Луне не продвинулись достаточно сильно, и в основном все исследования проводились в «ручном» режиме, то есть учёные проводили свои подсчёты основываясь исключительно на собственных наблюдениях собственными глазами. Стремясь привнести технологичность и автоматизацию в процесс отслеживания лунных полостей и бассейнов, группа исследователей из University of Toronto Scarborough придумала инновационную технику, которая привела к открытию более чем 6 000 новых кратеров.

«В принципе, можно вручную посмотреть изображение, найти и подсчитать кратеры, а затем рассчитать их размерность, основываясь на размере изображения. Но мы пошли дальше и разработали алгоритм искусственного интеллекта, который может автоматизировать весь этот процесс и значительно сэкономить время и усилия команды на решение такой задачи», — сказал в пресс-релизе Мохамед Али-Диб, доктор наук из Центра планетарных наук в Университете Торонто и со-разработчик алгоритма ИИ.

Метод использует сверточную нейронную сеть, тот же алгоритм машинного обучения, который используется для компьютерного зрения и беспилотных автомобилей. Группа учёных использовала данные с карт высот, собранные орбитальными спутниками, для обучения алгоритма на участке, который покрывает две трети поверхности Луны. Затем они протестировали технологию на оставшейся третьей части поверхности Луны, которую алгоритм ещё не видел.

Алгоритм способен отображать невидимую местность с невероятной точностью и детализацией. Он смог идентифицировать в два раза больше полостей и бассейнов, чем ручные методы — так было обнаружено около 6 000 новых лунных кратеров.

«Десятки тысяч неопознанных небольших кратеров находятся на Луне, и для людей нереально с высокой эффективностью охарактеризовать их все», — сказал Ари Силбурт, выпускник Университета Торонто по направлению астрономии и астрофизики, который помог создать алгоритм ИИ. «Существует реальный потенциал в алгоритмах, помогающих идентифицировать небольшие кратеры и выявлять новые подсказки об образовании нашей солнечной системы».

Поскольку на Луне нет проточной воды, тектоники плит или атмосферы, ее поверхность подвергается очень малой эрозии. Благодаря тому, что древние кратеры оставались относительно неповрежденными множество лет, исследователи могут изучать такие факторы, как размер, возраст и изменение поверхности, чтобы получить более детальное представление об эволюции нашей солнечной системы.

Али-Диб и его исследовательская группа планируют продолжать улучшать алгоритм и в конечном итоге начать тестировать его на таких объектах, как Марс и спутники Сатурна и Юпитера. Если программа будет продолжать делать такие же успехи и дальше, это может не только помочь исследователям устранить многие неточности в анализе кратеров, но и позволит лучше понять образование и эволюцию галактики.

Добавить комментарий