Kendi kendine öğrenen bir yapay zeka,Çin'in Chang 1 ve 2 ay görevlerinden alınan görüntülere dayanarak önceden bilinmeyen 109.000 ay kraterini belirledi.

Ay'da atmosferin olmaması,küçük meteorların bile Ay regolitinde net çarpma kraterleri bırakmasını sağlar. Rüzgar,su,erozyon ve bitki örtüsünün olmaması nedeniyle bu kraterler milyarlarca yıl dayanacaktır.Astronomi için,ayın çarpma kraterleri,bu nedenle, güneş sistemimizin tarihinin geri kalanı hakkında sonuçların çıkarılmasına da izin veren önemli bilgilerdir. Araştırmanın,ayın kraterleri hakkında olabildiğince kesin bir genel bakışa sahip olması önemlidir.Şimdiye kadar, Uluslararası Astronomi Birliği (IAU), 1919'dan beri 9,137 ay krateri ile Ay'daki tüm kraterlerin yalnızca bir kısmını kaydedebildi.

Buradaki temel sorun,çok farklı şekil ve boyutların ve çok sayıdaki kraterlerin, ay yüzeyinin fotoğraflarının otomatik analizini zorlaştırmasıdır.Bu nedenle,ay kraterlerinin tam bir haritası henüz mevcut değil.

Chang 1 ve 2 Resimleriyle Eğitilmiş Yapay Zeka

Changchun'daki Jilin Üniversitesi'nden Chen Yang ile birlikte çalışan bilim adamları,Çin'in Chang 1 ve Chang 2 tarafından çekilen görüntülerde otomatik ay kraterlerini tanıyabilen yapay ağ geliştirdiler.Nature Communications dergisinde yayınlanan makaleye göre yapay zeka,daha önce bilinen ay kraterlerinin işaretlendiği farklı çözünürlüklerde 5.600 görüntü ile eğitildi.Alanların arazi modelleri de öğrenme verileri olarak yapay zekaya sunuldu. 

117.200 krater tespit edildi

Görüntülere dayanarak,boyut olarak 0,9 ila 5,323 kilometre arasında 117.200 krater tanıdı.Bunlardan 109.000 Ay krateri daha önce herhangi bir haritada mevcut değildi.

Yang: “Bu, daha önce tanımlanandan neredeyse 15 kat daha fazla krater demek.Yüzde 88,14'ünün çapı on kilometreden az. 

Mevcut veri tabanlarıyla yapılan bir karşılaştırma,yapay zekanın sonuçları ile daha önce insanlar tarafından haritalanan ay kraterleri arasında yüksek derecede bir uyum olduğunu gösterdi.Bir ila 20 kilometre arasındaki kraterler için yapay zeka,kraterleri tespit etmek için gökbilimcilerden önemli ölçüde "daha iyi görüşe" sahiptir. Bir başka analiz de,uyarlanabilir algoritmanın tipik özelliklerine göre yaklaşık 19.000 büyük kraterlerin yaşını doğru bir şekilde değerlendirebildiğini gösterdi.

Mars, Mercür ve Diğer Gezegenlerde kullanılabilir.

Bilim adamlarına göre şimdiye kadar ki sonuçlar,sistemin özellikle ekvator ve merkezi alanlarda kapsamlı bir ay haritası oluşturmaya uygun olduğunu gösteriyor.Prensip olarak,teknoloji diğer gezegenlerin haritasını çıkarmak için de kullanılabilir.Yang: "Prensip ayrıca güneş sistemindeki Mars, Merkür, Venüs, Vesta veya Ceres gibi diğer gök cisimlerine de uyarlanabilir ve verilerden manuel analiz yöntemlerinden daha fazla anlamsal bilgi çıkarabilir."

Paylaşırmısın:

barış tutunan

Post A Comment:

0 comments so far,add yours