| 12 июля 2021 г. — 3:11 утра по тихоокеанскому времени
Ученые подсчитали, что каждый год на Землю падает около 500 метеоритов, однако менее 2% этих космических тел удается обнаружить – обычно это более крупные фрагменты. Теперь исследователи стремятся увеличить это число с помощью дронов, использующих искусственный интеллект (ИИ), для различения фрагментов метеоритов и обычных камней.
Дроны с ИИ научились отличать метеориты от обычных камней
Команда экспертов из Калифорнийского университета в Дейвисе опубликовала свое исследование, в котором используется ИИ для повышения эффективности автоматизированных дронов при поиске на территориях известного или предполагаемого падения метеоритов, или на рассеянных полях. Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) летают по сетке на относительно низких высотах, а получаемые изображения обрабатываются компьютерной системой, разработанной для различения материи, упавшей с небес, от камней и других объектов. Технология опирается на тысячи фотографий найденных метеоритов, которые со временем служат базой для системы идентификации дронов и постепенно улучшают ее возможности.
«Эти изображения могут быть проанализированы с помощью классификатора машинного обучения для выявления метеоритов в полевых условиях среди множества других объектов», — говорится в исследовании о системе, которая использует «различные сверточные нейронные сети для распознавания метеоритов на изображениях, полученных дронами в полевых условиях».
Хотя обнаружение крупных метеоритов достаточно просто (и часто довольно конкурентно, поскольку в этом участвует множество любителей-охотников), с мелкими фрагментами все гораздо сложнее. Они имеют тенденцию раздробляться и разлетаться на большие расстояния, причем некоторые оказываются под деревьями, растениями или другим покровом (не говоря уже о труднодоступных местах или водоемах).
Фрагменты дают представление о Солнечной системе
Изучение этих более многочисленных мелких метеоритов имеет решающее значение для понимания их происхождения, столкновений, отправивших их на Землю, и траектории полета до поверхности. Эта информация далее информирует экспертов о 40 семействах астероидов в поясе астероидов и ранней эволюции нашей Солнечной системы.
«Если метеорит удается обнаружить, световая кривая болида и профиль замедления также предоставляют информацию о том, как его кинетическая энергия рассеивается в атмосфере Земли», — объясняется в исследовании. «Эта информация может быть использована для улучшения прогнозов на той высоте, на которой фрагментируются астероиды этого типа материала, достаточно крупные, чтобы вызвать разрушительные воздушные взрывы».
До сих пор обнаружение в основном сводилось к ручным поискам с помощью доплеровского радара и записей с высотных или спутниковых камер, специально разработанных для идентификации и отслеживания активности метеоритов. Новый подход включал использование серийных квадрокоптеров 3DR, оснащенных камерами GoPro Hero4, для обследования рассеянных участков в Неваде. Эти БПЛА были запрограммированы на полеты по сетке на низких высотах – от 6,5 до 20 футов, в зависимости от рельефа местности – для получения более четких изображений.
Хотя первоначальные испытания принесли немало обычных камней, ошибочно идентифицированных как метеориты, исследователи из Калифорнийского университета в Дейвисе заявляют, что постоянное обучение их системы ИИ постепенно и значительно сокращало количество таких ошибок. Это, наряду с непрерывным развитием более мощных технологий обнаружения, визуализации, машинного обучения и дронов, вселяет в них уверенность, что постепенное совершенствование их методики на основе БПЛА сделает ее ценным рабочим инструментом в ближайшем будущем.
Фото: Эвери Вудард