Planetų mokslininkai apskaičiavo, kad kiekvienais metais apie 500 meteoritų išgyvena ugningą kelionę per Žemės atmosferą ir nukrenta į mūsų planetos paviršių. Dauguma jų yra gana maži, o mažiau nei 2 % jų kada nors atgaunama. Nors daugumos uolienų iš kosmoso gali nepavykti išgauti, nes jie patenka į vandenynus ar atokias, nepasiekiamas vietas, kiti meteoritų kritimai tiesiog nepastebimi ar nežinomi.
Tačiau naujos technologijos pastaraisiais metais padidino žinomų kritimų skaičių. Doplerio radaras aptiko meteoritų kritimus, taip pat viso dangaus kamerų tinklus, specialiai ieškančius meteorų. Be to, dėl dažnesnio prietaisų ir apsaugos kamerų naudojimo galima gauti daugiau liūdnų stebėjimų ir duomenų apie ugnies kamuolius ir galimus meteoritų kritimus.
Tyrėjų komanda dabar naudojasi papildoma technologijų pažanga, išbandydama dronus ir mašinų mokymąsi, kad galėtų automatizuotai ieškoti mažų meteoritų. Dronai yra užprogramuoti taip, kad skristų tinklelio paieškos šabloną planuojamame „išbarstytame lauke“ dėl neseniai įvykusio meteorito kritimo, sistemingai fotografuodami žemę didelėje tyrimo srityje. Tada dirbtinis intelektas naudojamas ieškant nuotraukose, siekiant nustatyti galimus meteoritus.
„Tuos vaizdus galima analizuoti naudojant mašininio mokymosi klasifikatorių, kad būtų galima nustatyti meteoritus lauke, be daugelio kitų savybių“, - sakė Robertas Citronas iš Kalifornijos universiteto Deivis. neseniai paskelbtame straipsnyje, paskelbtame Meteoritics & Planetary Science.
Citronas ir jo kolegos kelis kartus išbandė savo konceptualią drono sąranką, daugiausia neseniai žinomo meteorito kritimo 2019 m. vietoje netoli Walker Lake, Nevada. Jų koncepcinis meteoritų klasifikatorius naudoja „skirtingų konvoliucijos neuroninių tinklų derinį, kad atpažintų meteoritus iš vaizdų, padarytų dronų lauke“, rašo komanda.
Dviejų meteoritų, dislokuotų per lauko bandymą netoli Walker Lake, Nevada, pavyzdys. Meteoritai pažymėti oranžinėmis vėliavėlėmis. Atkreipkite dėmesį į tamsų keturkampio drono šešėlį. Kreditas: Robertas Citronas ir kt.
Nors šis konkretus testas atskleidė daugybę klaidingų teigiamų uolienų, kurios anksčiau nebuvo identifikuotos, programinė įranga sugebėjo teisingai identifikuoti bandomuosius meteoritus, kuriuos mokslininkai padėjo ant sauso Nevados ežero dugno. Citronas ir jo komanda labai optimistiškai vertina savo sistemos potencialą, ypač ieškant mažų meteoritų ir juos surandant atokiuose regionuose.
Citron pasakojo „Universe Today“, kad pagrindinis iššūkis kuriant sistemą buvo surinkti mokymo duomenų rinkinį mašininio mokymosi klasifikatoriui.
„Kadangi ateityje meteoritas gali nukristi bet kurioje vietovėje, – sakė jis el. paštu, – sistemai reikėjo objektų aptikimo algoritmo, parengto naudojant įvairių meteoritų tipų pavyzdžius įvairiuose reljefo tipuose. Norint sukurti tinkamai parengtą objektų aptikimo tinklą, reikia tūkstančių vaizdų pavyzdžių.
Citron ir kolegos surinko meteoritų vaizdus iš interneto ir pridėjo „pozuotų“ meteoritų nuotraukas iš savo kolekcijos įvairiose vietovėse. Tai leido jiems tinkamai išmokyti mašininio mokymosi modelį, kad sumažintų įprastų uolienų skaičių, pažymėtą kaip klaidingą aptikimą.
Tada jie atliko dešimt bandomųjų skrydžių su ketursparniu dronu dviejose numatomo Nevados išbarstyto lauko vietose, t. NASA meteoritų sekimo ir atkūrimo tinklas, pasaulinės ugnies kamuolio observatorijos dalis.
Vaizdo įrašas iš „Meteoritų vyrų“, kuriame aprašomas išbarstytas laukas.
„Laimei, kiekvieno lauko bandymo metu gauname daugiau duomenų, kuriuos galime įtraukti į duomenų rinkinį ir panaudoti objektų aptikimo tinklui perkvalifikuoti ir tikslumui pagerinti“, – sakė Citron. „Taigi, mes ir toliau stengsimės tobulinti aptikimo tikslumą. Šiuo metu mums reikia geresnio drono su didesnės raiškos kamera.
Meteoritų tyrimas ir jų kilmės žinojimas padeda mokslininkams nustatyti maždaug 40 asteroidų šeimų asteroidų juostoje sudėtį, taip pat padeda suprasti ankstyvąją Saulės sistemos evoliuciją. Tyrėjai teigė, kad nuotolinio kamerų tinklo informacija kartu su galimybe rasti ir ištirti ką tik nukritusius meteoritus yra labai svarbi nustatant, iš kurios asteroidų šeimos galėjo susidaryti meteoritinės nuolaužos ir ar tai įvyko dėl konkretaus susidūrimo.
„Jei meteoritą galima atkurti, ugnies kamuolio šviesos kreivė ir lėtėjimo profilis taip pat suteikia informacijos apie tai, kaip jo kinetinė energija nusėda Žemės atmosferoje“, – savo darbe rašė komanda. „Ši informacija gali būti panaudota siekiant pagerinti prognozes, kokiame aukštyje šios medžiagos tipo asteroidai fragmentuoja, kurie yra pakankamai dideli, kad sukeltų žalingus oro sprogimus.
Ryškus meteoras, kurį 2019 m. balandžio 7 d. užfiksavo viena iš Pasaulinio ugnies kamuolio tinklo kamerų iš Rancho Mirage observatorijos (Eric McLaughlin). Autoriai: NASA meteoritų sekimo ir atkūrimo tinklas.
Tačiau pastebėto kritimo metu rasti meteoritų gali būti labai sunku, nes meteoritai gali būti išsibarstę didelėje teritorijoje.
„Mažesni kritimai pasitaiko dažniau, bet atneša mažiau meteorito fragmentų, todėl juos sunkiau rasti“, – sakė Citronas. „Vienam meteorito fragmentui surasti prireikia maždaug 100 žmogaus valandų, taigi, jei galime tai pagerinti, galime paimti daugiau šių mažų kritimų ir geriau suprasti orbitas, taigi ir gaunamų meteorų šaltinius.
Citronas teigė, kad jo komandos dronų sistema skirta mažesniems kritimams, kurie nepritrauktų meteoritų medžiotojų. Tačiau komandos darbas sulaukė vieno žinomo meteoritų medžiotojo Geoffrey'aus Notkino iš „Discovery Channel“ susižavėjimo. „Meteoritų vyrai“.
„Dr. Dabartinis Citrono darbas šioje srityje yra žavus, ypač jo drąsūs eksperimentai su dronais realiose situacijose“, – elektroniniu paštu sakė Notkinas. „Įdomiausia koncepcija yra šiuolaikinių dronų sujungimas su mašininiu mokymusi, galinčiu atpažinti meteoritų vizualines savybes vietoje. Laikui bėgant, ši metodika galėtų pašalinti šiek tiek nuobodulio ieškoti ką tik nukritusių meteoritų pėsčiomis ir taip pat palengvinti atsigavimą vietose, kurias sunku ar pavojinga ieškoti žmonėms.
Mažo, ką tik kritusio meteorito in situ pavyzdys, kurį rado ir nufotografavo Geoffrey Notkin. Šis pavyzdys yra Ash Creek, L6 akmens meteoritas, kuris nukrito 2009 m. vasario 15 d. McLennan apygardoje, Teksase, po šviesaus dienos ugnies kamuolio. Tai buvo pirmas kartas, kai Doplerio radaras buvo naudojamas egzempliorių vietai nustatyti.Nuotrauka © Geoffrey Notkin
Notkinas pridūrė, kad jis ilgą laiką manė, kad dronai ir be įgulos orlaiviai (UAV) gali atlikti naudingą vaidmenį atkuriant meteoritus, ir iš tikrųjų jis atliko kai kuriuos ankstyvuosius eksperimentus 2010 ir 2011 m., tačiau to meto dronai ir UAV buvo arba nėra pakankamai pažengęs arba neprieinamas ne kariniam personalui.
Tačiau technologijoms toliau tobulėjant, sakė Citron, ir „turint didesnį mokymo duomenų rinkinį, atnaujintą klasifikavimo schemą ir patobulintą vaizdo gavimo aparatinę įrangą, mašininis mokymasis kartu su autonominiu dronu gali tapti vertinga priemone padidinti meteoritų fragmentų, rastų iš šviežių, skaičių. krenta“.
Papildoma literatūra:
Citron ir kt. straipsnis: Meteoritų atkūrimas naudojant autonominį droną ir mašininį mokymąsi
Planetų mokslo instituto DUK apie meteoritus
Geoffo Notkino aerolitiniai meteoritai
Ankstesnis UT straipsnis „Uolienų pardavimas iš kosmoso: interviu su žmogumi meteoritu Geoffu Notkinu“
Kuo skiriasi asteroidai, meteoritai ir meteoritai?