Ученые научили дроны распознавать и выслеживать метеориты
Определять место падения метеоритов с помощью дронов, видеорегистраторов, а также сети камер всего неба, специально предназначенных для поиска космических объектов, намерены ученые, говорится в исследовании, опубликованном 9 июля в журнале Meteoritics & Planetary Science.
Команда исследователей в настоящее время использует преимущества дополнительных технологических достижений, тестируя беспилотные летательные аппараты и машинное обучение для автоматизированного поиска небольших метеоритов.
Дроны запрограммированы на полет по сетке поиска в спроектированном «усеянном поле» недавнего падения метеорита, делая систематические снимки земли на большой площади обзора. Затем используется искусственный интеллект для поиска по изображениям с целью выявления потенциальных метеоритов.
«Эти изображения могут быть проанализированы с помощью классификатора машинного обучения для идентификации метеоритов в полевых условиях среди многих других особенностей», — сказал Роберт Цитрон из Калифорнийского университета в Дэвисе.
Проведенный тестовый поиск выявил ряд ложных срабатываний для ранее не идентифицированных пород, программное обеспечение смогло правильно идентифицировать метеориты, размещенные исследователями на сухом дне озера в Неваде. Ученые очень оптимистично оценивают потенциал своей системы, особенно в поиске небольших метеоритов и их нахождении в отдаленных регионах.
«Поскольку падение метеорита в будущем может произойти на любой местности, — сказал Цитрон, — системе требовался алгоритм обнаружения объектов, обученный на примерах многих типов метеоритов на различных типах местности. Для создания правильно обученной сети обнаружения объектов требуются тысячи примеров изображений».
Цитрон и его коллеги собрали изображения метеоритов из интернета и добавили в «постановочные» фотографии метеоритов из своей коллекции на различных территориях. Это позволило им должным образом обучить модель машинного обучения, чтобы свести к минимуму количество обычных камней, помеченных как ложные обнаружения.
Затем они провели десять испытательных полетов с беспилотным квадрокоптером в двух местах прогнозируемого усыпанного поля Невады, которое является областью ожидаемых падений метеоритов, на основе данных о траекториях с четырех станций Сети отслеживания и восстановления метеоритов НАСА.
«К счастью, с каждым полевым испытанием мы получаем больше данных, которые можем включить в набор данных и использовать для переобучения сети обнаружения объектов и повышения точности», — сказал Цитрон.
Изучение метеоритов и знание их происхождения помогает ученым определить состав около 40 семейств астероидов в поясе астероидов, а также помогает понять раннюю эволюцию Солнечной системы. Исследователи заявили, что информация о сети удаленных камер в сочетании с возможностью поиска и изучения недавно упавших метеоритов имеет решающее значение для определения того, какое семейство астероидов могло породить метеоритные обломки, и если это произошло в результате конкретного события столкновения.
