Нейросети помогают находить тайные проходы на Луне и Марсе

Фото: сгенерировано нейросетью Kandinsky
Ранее специалисты зарегистрировали 16 подобных объектов, которые были включены в Атлас лунных ям.

Учёные из международной команды применили технологии машинного обучения для поиска возможных проходов в подземные структуры Луны — таких как лавовые трубки и пещеры. Результаты исследования опубликованы в журнале Icarus и кратко представлены на портале Phys.org.

Ранее специалисты зарегистрировали 16 подобных объектов, которые были включены в Атлас лунных ям. Для нового этапа исследований учёные использовали методы глубокого обучения, обучая нейросети выявлять характерные признаки входов в подземные образования на спутниковых снимках. Анализируя изображения, полученные с орбитальных аппаратов, алгоритмы смогли обнаружить места, которые ранее ускользали от внимания исследователей.

В качестве обучающего примера бралась хорошо изученная пещера в районе Море Спокойствия с радиусом около 100 метров и глубиной 105 метров. Исходя из этого эталона, алгоритм выявил сразу два новых объекта, не зарегистрированных до этого.

Авторы проекта планируют развивать этот подход дальше, поскольку на данный момент изучено менее 2% поверхности лунных равнин. Число известных входов в подземные структуры уже выросло до 18, что открывает большие перспективы для будущих открытий. При этом методика может быть адаптирована и для исследования поверхности Марса, расширяя горизонты космической науки.

Получено уникальное изображение центра галактики OJ 287. Одним из основных объяснений загадочного поведения OJ 287 является гипотеза о двойной системе сверхмассивных чёрных дыр, которые находятся в процессе слияния.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Галина Ниценкова/ автор статьи
Загрузка ...
Жуковский Life

Сообщить об опечатке

Текст, который будет отправлен нашим редакторам: