Про це повідомляє ресурс Arxiv.org.
Читайте також: Велика несподіванка для вчених: відкрили нову галактику, яка не містить темної матерії
Група розробників під керівництвом Алі Сілбурта із Університету штату Пенсільванія використала штучну нейронну мережу для виявлення кратерів на Місяці. Дані для вивчення були згенеровані на основі карти височин, складеної орбітальною станцією Lunar Reconnaissance Orbiter.
На думку дослідників, це зручніше, ніж звичайні фотографії, так як у випадку з картою височин на зовнішній вигляд кратера не впливає кут падіння сонячних променів. Для вивчення використовувалися зображення із роздільною здатністю 256 × 256 пікселів.
Тестування на зображеннях нової ділянки Місяця показали, що комп'ютер здатний виявити 92% кратерів. Ручна перевірка даних показала, що частка помилкових розпізнавань сигналу становить 11%. Крім того, нейронна мережа відкрила близько шести тисяч раніше невідомих кратерів. Нові дані допоможуть краще вивчити історію формування Сонячної системи і супутника Землі.
Кратери, виявлені людьми (синій) і помічені нейромережею, і кратери, які додатково знайшла нейромережа (червоний)
Алгоритми штучного інтелекту все частіше використовуються астрономами. Наприклад, з їх допомогою вчені запропонували передбачати орбіти потенційно небезпечних комет. Крім того, комп'ютер вже використовувався для визначення складу атмосфер екзопланет і відслідковування руху зірок в галактиці.
Читайте також: Другий повний Місяць 31 березня: коли ми побачимо "Блакитний Місяць"
Що таке штучна нейромережа? Це обчислювальні системи, натхнені біологічними нейронними мережами, що складають мозок тварин. Такі системи навчаються задач (поступально покращують свою продуктивність на них), розглядаючи приклади, загалом без спеціального програмування під задачу. Наприклад, у розпізнаванні зображень вони можуть навчатися ідентифікувати зображення, які містять котів, аналізуючи приклади зображень, мічені як "кіт" і "не кіт", і використовуючи результати для ідентифікування котів в інших зображеннях.