Исследовательская группа из Токийского университета представила систему, основанную на искусственном интеллекте, которая в течение нескольких часов способна определять размеры, расположение и формы приблизительно 200 000 камней на астероидах Рюгу и Бенну. Итоги их работы проливают свет не только на структуру этих небесных тел, но и на возможности использования данной технологии в строительных работах и для предотвращения природных катастроф на Земле.
Основой исследования стали изображения, предоставленные японским зондом «Хаябуса-2» (астероид Рюгу) и американским аппаратом OSIRIS-REx (астероид Бенну). Ученые обучили нейронную сеть на основе данных о 70 000 камнях земного происхождения и астероидных объектов, что позволило создать инструмент для автоматизированного анализа. Проанализировав 10 000 высококачественных снимков, система выявила 20 000 объектов диаметром от 1 метра на Рюгу и 180 000 на Бенну.
Учёных особенно поразил процесс распределения камней различных размеров. На Земле, например, в течение времени при селевых потоках крупные обломки оказываются в конечной точке движения. Однако ИИ показал, что на астероидах ситуация иная: на Рюгу камни перемещаются от экватора к полюсам, в то время как на Бенну наблюдается противоположная картина. Причиной этого называют различную скорость вращения: Рюгу совершает полный оборот за 7,6 часа, что создает центробежную силу, отталкивающую материалы к полюсам, тогда как более быстрое вращение Бенну (4,3 часа за оборот) напоминает действие центрифуги, направляющей камни к экватору.
«Если бы анализ проводился вручную, он занял бы несколько лет, однако ИИ обрабатывает данные в течение полдня для каждого астероида», — указывают авторы. В дальнейшем технологию планируют применять в рамках японской миссии MMX (Martian Moons Exploration), запуска которой намечен на 2026 год, с целью изучения спутников Марса.
К тому же, методика открывает новые перспективы мониторинга оползней на Земле. Регулярная аэрофотосъёмка с помощью дронов и использование алгоритмов для анализа снимков помогут своевременно фиксировать опасные движения горных пород. «Это может стать настоящим прорывом в прогнозировании природных катастроф», — подчеркивают авторы исследования.
Источник: iXBT
