 |
|
Все последние события из жизни вулканологов, сейсмологов |
 |
|
2019-05-15 12:19 Повторный анализ Сатурна с помощью нейросети обнаружил больше аммиака на планете, чем предполагалось ранее  Миссия Cassini–Huygens была одной из самых успешных научных миссий. Запущенная в 1997 году, она более 13 лет активно изучала систему Сатурна. Качество и количество собранных данных произвели революцию в понимании строения этого газового гиганта и внешних планет Солнечной системы. В сентябре 2017 года станция погрузилась в атмосферу Сатурна, чтобы не загрязнять ни один из его спутников в будущем, оставив огромный архив данных. Лишь малая часть из них проанализирована, множество тайн остаётся в архивах. Анализируя весь материал по Сатурну, учёным пришлось иметь дело с одним из самых больших наборов данных, подготовленных для астрономов. Для картирования штормов южного полушария Сатурна были применены нейронные сети. Команда повторно проанализировала уже опубликованные (в общем доступе) сведения об облаке вокруг шторма в южном полушарии. В 2009 году эта особенность объяснялась наличием аммиачного льда, который (в отличие от Юпитера) встречается на Сатурне довольно редко. Нейронная сеть была создана за две недели и натренирована на литературе по наблюдению Земли за 10 минут. Чтобы интерпретировать и проверить результат, команде потребовался год. Выяснилось, что на Сатурне присутствуют большие скопления аммиака, поднятые штормами из глубоких слоёв атмосферы вокруг штормовой области. Повторная интерпретация результатов 2009 года показала, что аммиак в исследуемой области содержится не только в большем количестве, чем первоначально предполагалось, но и что более мелкие штормы также содержат аммиак, что было интуитивно понятно, но ранее не обнаруживалось в данных. Одним из самых полезных аспектов работы с нейронной сетью оказалось, что анализ данных гиперспектральных изображений планет при помощи машинного обучения более эффективен, чем ожидалось. Как только алгоритм обучился на наборе данных, появилась возможность быстро анализировать большие участки поверхности. Глобальное представление о составе планеты и особенностях облаков — это ценность для понимания динамики газовых гигантов и геологии каменистых планет. Большие архивы данных, подготовленные для повторного анализа, существуют не только для Сатурна, но и большинства других планет (Венера, Марс, Юпитер и т. д.). Сейчас команда планирует применить нейросеть PlanetNet к данным о Марсе и Венере. Источник: astronomycommunity.nature.com 
|
