Искусственный интеллект обнаружил на Луне более шести тысяч новых кратеров

Зоркий глаз ИИ заметил более шести тысяч новых кратеров на Луне.

Зоркий глаз ИИ заметил более шести тысяч новых кратеров на Луне.
Фото Global Look Press.

Люди веками документировали кратеры на Луне, но благодаря искусственному интеллекту процесс можно будет значительно ускорить. Таким образом, нейросеть поможет учёным создать наиболее подробную карту Луны.

Искусственный интеллект (ИИ) помогает учёным создать наиболее подробную карту Луны. Недавно ИИ, изучавший изображения Селены, чтобы понять, как выглядят кратеры, обнаружил тысячи новых объектов такого рода на поверхности спутника.

Напомним, что лунным кратером называется чашеобразное углубление в поверхности Луны, имеющее сравнительно плоское дно и окружённое кольцевидным приподнятым валом. Считается, что абсолютное большинство подобных объектов являются кратерами ударного типа.

Традиционно люди подсчитывали и наблюдали лунные кратеры при визуальном осмотре спутника, но у этого метода есть свои недостатки (скорость, например).

"Когда дело доходит до подсчёта кратеров на Луне, то это довольно архаичный способ. Обычно нам нужно тщательно отсмотреть изображения, найти и подсчитать кратеры, а затем рассчитать, насколько они велики, исходя из размера изображения", — говорит один из авторов исследования Мохаммед Али-Диб (Mohamad Ali-Dib), астрофизик из Университета Торонто.

Теперь же учёные создали новый метод для измерения размера и местоположения ударных кратеров на Луне. Новый способ значительно сэкономит и время, и затраченные усилия.

ИИ научили классифицировать изображения и определять кратеры диаметром более пяти километров.

Новый алгоритм представляет собой искусственную нейронную сеть, которая пытается имитировать способ того, как мозг обрабатывает информацию. Сначала ИИ тренировали при помощи изображений Лунного орбитального зонда (Lunar Reconnaissance Orbiter), охватывающих около трети поверхности Селены, потом программе показали ещё одну треть лунного ландшафта.

После этого учёные протестировали обученную нейросеть на оставшейся трети Луны. Всего было около 90 тысяч снимков.

Алгоритм также обучили определять края кратеров, которые затем проверялись в базе обнаруженных кратеров. Он использовал эту информацию, чтобы подтвердить, что форма новых объектов соответствует известным формам кратера. В свою очередь, это позволило отличить кратеры от других объектов.

ИИ выявил 92% известных кратеров в изучаемом регионе, но, что самое интересное, ему удалось заметить ещё 6883 новых. Технология сработала настолько хорошо, что смогла определить в два раза больше кратеров, чем традиционный ручной подсчёт.

Отмечается, что технология основана на свёрточной нейронной сети, это класс алгоритмов машинного обучения, который успешно используется для компьютерного зрения, роботов и самоуправляемых машин.

Предыдущие компьютерные алгоритмы, предназначенные для более точного и быстрого подсчёта количества кратеров, не были столь же хороши в обнаружении кратеров в регионах, которые алгоритмы не изучали на тренировках, говорит астрофизик Ари Силбурт (Ari Silburt) из Университета Пенсильвании.

По его словам, как только они немного улучшат свою модель, учёные смогут использовать её для обнаружения сотен тысяч в настоящее время неопознанных кратеров диаметром меньше пяти километров.

Примечательно, что новый ИИ способен различить кратеры и на изображениях Меркурия.

По мнению экспертов, программу можно будет использовать для каталогизации следов, возникший в результате ударов, и на других спутниках и планетах. Среди них, например, Марс, астероид Веста, карликовая планета Церера и ледяные спутники Юпитера и Сатурна.

К слову, эксперты утверждают, что благодаря ИИ на спутнике можно определить наилучшее место для будущей лунной базы колонизаторов.

Результаты исследования представлены на сайте препринтов arXiv.org.

Добавим, что авторы проекта "Вести.Наука" (nauka.vesti.ru) рассказывали и других возможностях искусственного интеллекта: в частности, он начнёт строить карты месторождений вместо геологов и обнаруживать новые планеты. Более того, ИИ научили точно прогнозировать землетрясения.