Apollo 11, Ay’ın Daedalus kraterinin bu fotoğrafını 1969’da çekti. Kredi: NASA, Public Domain
Ayın yüzeyi, iç güneş sisteminin hikayesini anlatıyor. Çarpan her göktaşı izini bırakır ve bu kraterler birlikte son 4 milyar yılda Ay’da ve çevresinde meydana gelen olayların kaydını tutar.
Ancak kaydı okumak zor olabilir. Kraterlerin yaşları ve uzamsal yoğunlukları, Ay’ın çarpma geçmişinin kodunu çözmek için kritik ölçütlerdir, ancak bu özellikleri analiz etmek zaman alıcı olabilir ve bazen örneklerin Dünya’ya geri getirilmesini gerektirebilir.
JH Fairweather ve meslektaşları, yayınlanan bir makalede gösteriyor Dünya ve Uzay Bilimi, makine öğreniminin ay kraterleri hakkındaki anlayışımızı geliştirmenin hızlı ve kolay bir yolu olabileceğini söylüyor. Araştırmacılar, daha önce karakterize edilen kraterlerin 50.000’den fazla görüntüsü üzerinde bir algoritma eğiterek, ayın çok sayıdaki işaretlerinin birçoğunun yaşlarını ve yoğunluklarını tahmin edebildiler.
İlk başta, makine öğrenimi algoritmasının tahminleri, diğer araştırmacıların elle elde ettiklerinden önemli ölçüde farklıydı. Ancak, biraz manuel düzenlemeyle, Fairweather ve meslektaşları otomatik krater yaşı ve yoğunluğu tahminlerini önceki tahminlerle aynı çizgiye getirmeyi başardılar.
Aydınlatma koşulları bir sorun sundu. Kraterler kısmen kayalarla gölgelenmişse veya eşit olmayan şekilde aydınlatılmış yamaçlarda bulunuyorsa, algoritma bunları doğru bir şekilde analiz etmekte zorlanıyordu. Bu tür kraterleri hariç tutmak doğruluğu artırdı. Kayaların veya gömülü kraterlerin varlığı, algoritmanın krater yaşlarını %10-%45 oranında fazla tahmin etmesine de yol açtı, ancak kayalar, gömülü kraterler ve diğer istenmeyen nesneler çıkarıldıktan sonra genç Ay yüzeyleri ve çarpma kraterleri için çok doğru yaşlar belirleyebildi. Görüntüler.
Araştırmacılar, makine öğreniminin ayın yüzeyi hakkında zengin bilgiler sağlayabilse de, algoritmaların yine de dikkatli bir gözetim gerektirdiği konusunda uyarıyorlar.
Daha fazla bilgi:
JH Fairweather ve diğerleri, Ay Yüzey Modeli Yaş Türetme: LRO-NAC ve Kaguya TC Görüntüleri Kullanılarak Otomatik ve İnsan Krateri Sayımı Arasındaki Karşılaştırmalar, Dünya ve Uzay Bilimi (2023). DOI: 10.1029/2023EA002865
Bu hikaye, Amerikan Jeofizik Birliği’nin ev sahipliğinde Eos’un izniyle yeniden yayınlandı. Orijinal hikayeyi okuyun Burada.
Alıntı: Ay kraterlerinin şifresini hızlı ve kolay bir şekilde çözme (2023, 14 Temmuz), 15 Temmuz 2023’te https://phys.org/news/2023-07-decrypting-lunar-craters-quickly-easily.html adresinden alındı.
Bu belge telif haklarına tabidir. Kişisel çalışma veya araştırma amaçlı adil ticaret dışında, yazılı izin olmaksızın hiçbir bölüm çoğaltılamaz. İçerik sadece bilgilendirme amaçlıdır.