ИИ может ошибаться в своих выводах и расчетах, поэтому ученые внимательно проверяют полученные данные. Несмотря на это, алгоритмы намного быстрее распознают важные сигналы, на которые нужно обратить внимание. Как ИИ находит новые экзопланеты? И можно ли с помощью ИИ узнать, что происходит в Лунных кратерах?
Как с помощью ИИ заглянуть в лунные кратеры
На Луне существуют темные пятна, чаще всего они локализуются на дне кратеров. Из-за того, что туда не проникает солнечный свет, рассмотреть их тяжело.
Астрономы давно интересуются этими областями, как минимум потому, что в них низкая температура и, возможно, находится лед. Эту воду могут использовать участники будущих лунных миссий.
Изучить то, что находится в кратерах можно с помощью миссий, которые пролетают близко к спутнику. Одна из них — LCROSS, лунная миссия НАСА. Во время своей работы она выстрелила в один из кратеров и проанализировала получившееся облако пыли: в нем находилось достаточно много воды. До этого ученые никак не могли изучить содержимое темных уголков Луны.
Несмотря на это, кратеры не находятся в полном и непроницаемом мраке, их могут освещать, например, отраженные лучи. Если сделать снимок кратера с отраженным светом, то на нем все равно останется много шума, так как света недостаточно.
Чтобы сделать фотографии четче, ученые из института исследований солнечной системы им. Макса Планка (MPS) в Германии создали алгоритм ИИ Hyper-Effective NOise Removal U-net Software (HORUS), который очищает от шума снимки кратеров.
Разработчики использовали 70 тыс. снимков еще одной миссии LRO, чтобы откалибровать новый ИИ. После этого авторы загрузили в него 17 темных областей Луны, которые находятся на южном полюсе Луны. Новый алгоритм смог сделать изображения кратеров четче и теперь астрономы их изучают.
ИИ помогает открыть экзопланеты
ИИ также помогает астрономам открывать экзопланеты. Эту технологию использует миссия Kepler, она состоит из телескопа и алгоритма. Чтобы создать автоматическую систему поиска планет, разработчики сначала обучили свой ее на 15 тыс. уже обработанных сигналов. В результате ИИ смог определять те, которые указывают на наличие экзопланеты, например, изменения в регулярности импульсов от пульсаров: он обнаруживал экзопланету в 96% случаев. После этого в алгоритм загрузили информацию о светимости 670 звезд, которые также связаны с экзопланетами, вращающимися вокруг них.
Во время работы телескоп измеряет светимость звезд на определенном участке Солнечной системы и ищет экзопланеты на основе своих изменений: это происходит, когда планеты проходят по диску своих звезд. Миссия работала с 2009 году, и за время ее исследований астрономы смогли обнаружить более 2 600 экзопланет.
Среди главных находок Kepler — двойник Солнечной системы. Миссия завершилась в 2018 году, когда ее топливный бак опустел. Даже после того, как миссия перестала передавать данные, астрономы смогли открыть еще более 100 экзопланет только на основе уже полученной информации.
Космический автопилот: как ИИ поможет аппаратам идеально совершать посадку
Одно из самых ожидаемых изобретенный для космической отрасли — космический автопилот с ИИ. Эта разработка поможет самостоятельно корректировать маршрут относительно орбиты и идеально приземляться.
Чтобы выбрать участок для посадки, нужно определить, насколько поверхность ровная и достаточно ли она освещена. Второе условие важно, если аппарат работает на солнечной батарее. Также территория должна быть относительно гладкой и иметь доступ к свету на достаточно большом участке, если, вдруг, аппарат сядет дальше от намеченной области. И, что самое сложное, нужно выбрать место для посадки на основе неполных и разнородных данных о планете.
Ученые уже занимаются разработкой такого ИИ. Их вариант основан на теории нечеткой логики, в таком случае заданные утверждения могут быть не только истинными и ложными, но еще и вероятными с большей или меньшей долей.
Новая система использует информацию о рельефе, воздухе, составе почвы, а также других условиях, чтобы выбрать идеальное место для посадки марсохода.
Также разработчики думают и над обратной процедурой, когда алгоритм будет анализировать местность и подбирать под нее определенный вид ровера, которому будет комфортно по ней перемещаться. В перспективе это поможет создать марсоходы, которые будут автономно работать на планете и связываться с операторами только в экстремальных ситуациях.
Робот с ИИ может делать репортажи с МКС
Японские ученые создали дрон Internal Ball Camera, которым можно управлять с Земли. Материал, который отснял дрон, можно проверять и изучать онлайн.
Новая разработка может передвигаться в любое время автономно и проводить съемку под любым углом.
Все части дрона напечатали на 3D-принтере, а перемещается он с помощью 12 пропеллеров. Ориентиром для беспилотника в полете служат специальные маркеры розового цвета, наклеенные внутри МКС.
Новый дрон поможет следить за тем, как выполняет работу команда МКС и, что самое главное угол зрения будет тот же, что и у экипажа. Благодаря этому, считают разработчики, повысится качество экспериментов.
Также беспилотник будет делать фотографии во время эксперимента, ранее экипаж это делал вручную и тратил много времени. В результате дрон снимет с астронавтов около 10% работы.
ИИ взял на себя серьезную часть работы в изучении космоса, и его доля будет только расширяться: появятся новые алгоритмы обработки все большего количества данных, они будуте ежесекундно отслеживать информацию, сверять показатели и информировать астрономов о том, что происходит во Вселенной прямо сейчас.
Читать далее:
Судмедэксперты восстановили лица трех египетских мумий
Археологи нашли скрытый район в древнем городе майя. Это оказалась особая цитадель