ИИ на основе GPU от NVIDIA быстро создал карту облаков метана на Титане
Источник: Yahn, Z., Trent, D. M., Duncan, E., Seignovert, B., Santerre, J., & Nixon, C. A.
Специалисты из NASA, Калифорнийского университета в Беркли и французской Обсерватории наук о Вселенной достигли значительных успехов в исследовании климатических процессов на Титане, крупнейшем спутнике Сатурна. С применением технологий искусственного интеллекта и графических процессоров NVIDIA, они разработали методику, позволяющую анализировать многолетние данные, собранные аппаратом «Кассини», за считанные секунды.
Главным компонентом исследования стала глубокая нейронная сеть Mask R-CNN, которая не только определяет объекты на изображениях, но и точно рисует их контуры до пикселя. Модель была обучена на изображениях Титана с ручной разметкой и смогла успешно картографировать его трудноуловимые облака, скрытые плотной атмосферной дымкой.
«Благодаря ИИ мы смогли значительно ускорить процесс анализа, повышая эффективность работы учёных и открывая возможность находить решения на вопросы, которые ранее казались недостижимыми», – объяснил Зак Ян, аспирант Технологического института Джорджии и ведущий автор исследования.
Коллектив воспользовался методом трансферного обучения, начав с модели, заранее обученной на общем наборе изображений, и адаптировав её к специфике Титана. Это не только позволило сэкономить время, но и продемонстрировало, как астрономы могут использовать современные технологии ИИ даже с ограниченными ресурсами вычислительной мощности.
Потенциал технологии выходит за изучение Титана. «Многие объекты Солнечной системы содержат интересные для изучения облака, такие как на Марсе или Венере. Этот метод может также применяться для изучения вулканических потоков на Ио, гейзеров Энцелада, линий на Европе и кратеров на твёрдых планетах и спутниках», – добавил Ян.
Использование графических процессоров NVIDIA позволило достичь высокой скорости обработки. Они дали возможность анализировать изображения высокого разрешения и строить облачные маски с минимальными задержками, задача, которую традиционное оборудование выполнить не смогло бы.
Предстоящие космические миссии, такие как Europa Clipper и Dragonfly от NASA, обеспечат огромные объёмы данных. Искусственный интеллект может существенно облегчить их обработку, анализируя информацию прямо на борту космического аппарата в режиме реального времени и выделяя наиболее важные данные.
Источник: iXBT
В Австрии протестировали ровер для миссии на Марс в 2027 году: он будет доставлять инструменты и образцы
Новая космологическая модель предполагает, что Вселенной может быть 26,7 млрд лет — вдвое больше нынешней оценки
Представлен обновлённый Beelink GTR9 Pro: дизайн в духе Mac Studio, 192 ГБ ОЗУ и цена более 7000 долларов
Nvidia не планирует прекращать выпуск игровых видеокарт GeForce
Представлена открытая USB-плата с 3D-лидаром для роботов и гаджетов
Продажи PlayStation 5 достигли 100 млн консолей
В 50 млн световых лет от Земли вспыхнула сверхновая, видимая в небольшой телескоп
Утраченные устройства: по-настоящему карманный ноутбук HP Jornada 720