 |
|
Дроны научились находить метеориты
|
| Эта технология поможет разыскать те метеориты, падение которых прошло незамеченным для всех остальных. Правда, системе еще учиться и учиться. По оценкам ученых-планетологов, ежегодно около 500 метеоритов переживают огненное (буквально!) путешествие через атмосферу Земли и падают на поверхность нашей планеты. Однако обнаружить удается только около двух процентов из них, поскольку большая часть метеоритов попадает в океан или в труднодоступные места на суше. А еще они не всегда крупные и заметные – попробуй разляди небольшой камешек, стремительно упавший неведомо куда! |
| Значительную часть падающих метеоритов попросту не удается обнаружить, однако в последние годы в этом направлении произошел прорыв благодаря новым технологиям. На помощь ученым уже пришли доплеровские радары, фиксирующие падения метеоритов, а также широко распространившиеся видеорегистраторы и камеры наблюдения. Теперь команда исследователей из Калифорнийского университета в Дэвисе привлекла для поиска метеоритов дроны и искусственный интеллект. Дроны запрограммированы на полет по области вероятного падения метеорита и съемку поверхности на этой площади. Затем искусственный интеллект анализирует эти снимки, выявляя потенциальные метеориты. |
|
| «Эти изображения можно проанализировать с помощью классификатора машинного обучения, чтобы идентифицировать метеориты в полевых условиях среди многих других характеристик», – Роберт Цитрон, ведущий автор исследования. Хотя этот конкретный тест выявил ряд ложных срабатываний, программное обеспечение смогло правильно идентифицировать тестовые метеориты, помещенные исследователями на дно высохшего озера в Неваде. Цитрон и его команда очень оптимистично оценивают потенциал своей системы, особенно в поиске небольших метеоритов и их обнаружении в отдаленных регионах. Цитрон рассказал, что основной проблемой при настройке системы была сборка обучающего набора данных для классификатора машинного обучения. |
| «Поскольку падение метеорита может произойти на любой местности, системе необходим алгоритм обнаружения объектов, обученный на примерах многих типов метеоритов на различных типах местности. Чтобы создать правильно обученную нейросеть по обнаружению объектов, требуются тысячи примеров изображений», – Роберт Цитрон. Изучение метеоритов и знание их происхождения помогает ученым определить состав примерно 40 семейств астероидов в поясе астероидов, а также помогает понять раннюю эволюцию Солнечной системы. Исследователи заявили, что информация сети удаленных камер в сочетании с возможностью найти и изучить недавно упавшие метеориты имеет решающее значение для определения того, какое семейство астероидов могло образовать метеоритные обломки, и было ли это результатом конкретного столкновения. Цитрон напоминает, что система дронов его команды предназначена для поиска метеоритов, которые не привлекли к себе внимания ярким падением и не попали в новостные заголовки. |
| Источник |
