С 2006 года автоматический аппарат MRO осуществляет комплексные исследования Красной планеты. За это время он передал на Землю сотни тысяч фотографий Марса. Их анализ позволил обнаружить множество ранее неизвестных деталей рельефа. Кроме того, MRO оказался незаменимым инструментом для идентификации свежих ударных кратеров.
Еще недавно процесс поиска был полностью «ручным». Вначале специалисты просматривали снимки, сделанные камерой CTX. В случае обнаружения, представляющих интерес объектов, они обращались к изображениям с высоким разрешением, полученных камерой HiRISE. Это занимало достаточно много времени.
Пытаясь оптимизировать этот процесс, специалисты Лаборатории реактивного движения (JPL NASA) решили обратиться к технологиям машинного обучения. Они создали нейросеть, предназначенную для поиска недавно образовавшихся кратеров. Для этого исследователи «обучили» ее, используя 6830 снимков камеры CTX, а далее нейросеть проанализировала весь ее фотоархив.
Эксперимент оказался удачным. Нейросеть идентифицировала свыше двух десятков кандидатов в новые кратеры. В качестве примера можно привести темное пятно, найденное в районе Борозд Ночи (Noctis Fossae). Оказалось, что оно представляет собой скопление нескольких малых кратеров общей шириной порядка 30 м. Предположительно они появились в период с марта 2010 по май 2012 года.
Конечно, о том, что нейросеть полностью заменит человека, речь пока не идет. Результаты ее поисков потом обязательно проверяются специалистами. Однако, в любом случае, подобные инструменты должны будут помочь увеличить общую научную отдачу MRO и других космических миссий.
По материалам https://www.jpl.nasa.gov
