Participanții la programul NASA Frontier Development Laborator din 17 august au prezentat proiecte privind utilizarea învățării automate în spațiu. În special, echipele au prezentat sisteme de inteligență artificială pentru determinarea orbitelor cometelor potențial periculoase și îmbunătățirea hărților suprafeței lunare. Spectrul IEEE vorbește despre asta.
Companii precum Facebook sau Google folosesc învățarea automată pentru traducerea textului sau recunoașterea persoanelor în fotografii, dar tehnicile de învățare automată sunt utilizate nu numai în produse personalizate, ci și pentru rezolvarea problemelor științifice. Cu ajutorul programului Laboratorul de Dezvoltare Frontieră, care este organizat pentru al doilea an, NASA explorează posibilitățile algoritmilor de inteligență artificială pentru explorarea spațiului. În fiecare vară, agenția reunește grupuri mici de cercetători pentru a rezolva probleme importante de cercetare spațială.
În total, echipele lucrează la cinci proiecte - protejarea planetei împotriva cometelor de lungă durată, identificarea craterelor lunare, crearea de modele tridimensionale de asteroizi din apropierea Pământului, studierea efectului heliosferei și a vremii spațiale asupra atmosferei și magnetosferei Pământului și determinarea cauzelor flăcărilor solare și a ejectărilor coronale de masă. În cadrul conferinței Wrap-Up de la Santa Clara, care a avut loc joi trecut, oamenii de știință au prezentat primele rezultate.
Spectrul IEEE a vorbit despre rezultatele muncii celor două echipe. Prima echipă de cercetători a utilizat datele obținute de sondajele Cameras for Allsky Meteor Surveillance (CAMS) pentru a prezice de la averse meteorice când următoarea cometă de lungă durată va zbura lângă Pământ. În cadrul CAMS, șaizeci de camere video instalate la trei stații urmăresc cerul în căutarea de meteori slabi. Ei găsesc averse de meteori și încearcă să le coreleze cu comete descoperite recent, care ar putea să fi lăsat aceste resturi. O echipă de oameni de știință de la Laboratorul de Dezvoltare Frontieră a dezvoltat o rețea neuronală care distinge meteorii cu mișcare rapidă de nori, licurici și avioane (de obicei realizate manual) și apoi grupează imaginile în timp. Astfel, algoritmul găsește averse meteorologice necunoscute anterior.
În 90 la sută din cazuri, predicțiile rețelei neuronale, testate timp de două luni, au coincis cu clasificarea obiectelor de către oameni. Într-un proiect pilot, echipa a analizat aproximativ un milion de meteori. Cu toate acestea, unii experți au fost sceptici în ceea ce privește proiectul: în special, au cerut dovada că arătătorii de meteoriți nu sunt zgomote în date și, de asemenea, că sunt rămășițele cometelor și nu asteroizi sau alte surse. Unul dintre creatorii proiectului, Marcelo de Cicco, de la Institutul Național de Metrologie din Brazilia, a fost de acord că rețeaua neuronală mai trebuie îmbunătățită.
Autorii celui de-al doilea proiect au lucrat cu date de la stația interplanetară Lunar Reconnaisance Orbiter (LRO) pentru a crea o hartă mai detaliată a suprafeței lunare. Oamenii de știință au folosit pentru prima dată informații din Altimetrul Laser Lunar Orbiter (LOLA) pentru a crea o hartă digitală a satelitului. Cu toate acestea, avea un dezavantaj - conținea artefacte. De fiecare dată când LRO orbitează pe Lună, se abate ușor de orbita sa ideală. Din această cauză, măsurătorile sunt inexacte și roci și fisuri apar acolo unde nu sunt.
Pentru a rezolva această problemă, cercetătorii au asortat harta cu imagini de la Narrow Angle Camera (NAC), care înregistrează lumina soarelui reflectată de pe suprafața Lunii. Folosind un algoritm de învățare automată, echipa a eliminat artefactele și a realizat o hartă mai precisă a satelitului Pământului. Oamenii de știință au învățat, de asemenea, un sistem de inteligență artificială pentru a distinge craterele de umbre și obiecte similare. Precizia programului a fost de 98 la sută.
Astronomii au folosit din ce în ce mai mult rețelele neuronale în activitatea lor în ultimii ani. De exemplu, algoritmii de calculator ajută deja oamenii de știință să determine compoziția atmosferelor exoplanetelor și să urmărească mișcarea stelelor în galaxie.
Video promotional:
Christina Ulasovici
