Duomenų iš Marso jau per daug - sugalvojo, kaip juos sumažinti su neuroniniu tinklu ()
Planetų tyrimų zondai surenka vis daugiau duomenų. Netrukus gali ateiti laikas, kai persiųsti visus surenkamus duomenis į Žemę taps nebepraktiška. Taigi mokslininkai ieško būdų, kaip bent iš dalies automatizuoti duomenų analizę, kad į Žemę keliautų tik svarbiausios ir įdomiausios žinios.
Prisijunk prie technologijos.lt komandos!
Laisvas grafikas, uždarbis, daug įdomių veiklų. Patirtis nebūtina, reikia tik entuziazmo.
Sudomino? Užpildyk šią anketą!
Praeitą savaitę vykusios Goldschmidt geomokslų konferencijos metu grupė mokslininkų pristatė planus dalinai automatizuoti zondo Rosalind Franklin marsaeigio duomenų apdorojimą. Rosalind Franklin yra ExoMars projekto, kurį bendrai vykdo Europos ir Rusijos kosmoso agentūros, dalis; Marsą jis turėtų pasiekti 2023 metais.
Vienas iš jo prietaisų yra Marso organinių molekulių analizatorius (MOMA). Prietaiso paskirtis – identifikuoti organines molekules uolienų mėginiuose, kuriuos surinks marsaeigis. Taip tikimasi atrasti kadaise egzistavusios, o gal ir dabar egzistuojančios, gyvybės pėdsakų, jei tik jų ten yra.
Naudodamiesi inžineriniu MOMA modeliu, tyrėjai apmokė neuroninį tinklą atpažinti įvairių molekulių spektrus ir sugrupuoti jas. Dabartinis tinklas nepažįstamą molekulę gali kategorizuoti 94% tikslumu ir 87% tikslumu ją priskirti jau žinomų junginių grupei. Iki marsaeigiui išskrendant iš Žemės 2022 metais, tinklas bus dar pagerintas ir greičiausiai apmokytas atlikti daugiau funkcijų.
Ateityje panašūs algoritmai galėtų netgi priimti sprendimus, kuriuos mėginius palikti detalesnei analizei, arba kuriose vietose paimti daugiau mėginių, be žmogaus įsikišimo.
Pranešimo santrauką rasite konferencijos puslapyje.
