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AIは、タイタンのメタン雲を短時間でマッピングできます

ジャカルタ：土星の最大の月であるタイタンのメタン雲は、単なる天体現象以上のものです。これは、太陽系で最も複雑な気候の1つへの窓です。 これまで、マッピングはゆっくりと骨の折れる仕事でした。 AIでは、NASA、カリフォルニア州バークレー、およびフランスのオブザーバト科学科学のチームであるDe L'Universは、その方法を変えました。 Nvidia GPUを使用して、研究者は深い学習モデルを訓練して、数秒で長年のカッシーニデータを分析しました。彼らのアプローチは惑星科学を再構築し、数日かかるものを瞬間に変える可能性があります。「AIを使用して、科学者の仕事を大幅にスピードアップし、生産性を高め、そうでなければ非現実的な質問に答えられるようにすることができます」と、ジョージア工科大学PhDの学生で研究の主著者であるZach Yahn氏は述べています。 プロジェクトの中心にあるのは、オブジェクトを検出するだけでなく、深い学習モデルであるMask R-CNNです。ピクセルごとにピクセルを分解します。タイタンの手で覆われた画像で訓練された彼は、月のとらえどころのない雲をマッピングしました。 チームは、COCO（日常の画像のデータセット）でトレーニングされたモデルから始まり、Titanのユニークな課題のために微調整することから、転送学習を使用しました。これにより、時間を節約し、大規模なモデルをゼロからトレーニングするために必要な大規模なコンピューティングリソースに常にアクセスできるとは限らない惑星科学者が、AIをデータやプロジェクトに適用するために、転送学習などのテクノロジーを使用する方法を示しています。 このモデルの可能性は、タイタンの可能性をはるかに上回っています。 「他の多くの太陽系の世界には、火星や金星を含む惑星科学研究者にとって興味深い雲の形成があります。同様の技術は、IOの火山流、エンペラドゥスのプルーム、ヨーロッパのリネアス、固体惑星とムーンのクレーターにも適用できます。 「彼は付け加えた。 NVIDIA GPUは、この速度を有効にし、高解像度の画像を処理し、最小限のレイテンシでクラウドマスクを生成します。これは、従来のハードウェアが処理するのに苦労する仕事です。 GPUは宇宙科学者の主力となっています。彼らは、Webb望遠鏡のデータ、モデルの火星の着陸、スペース信号のスキャンの分析を支援しました。今、彼らは研究者がタイタンのコードを割るのを助けています。 AIでのこの飛躍はほんの始まりに過ぎません。 NASAのEuropa ClipperやDragonflyのようなミッションは、研究者がデータをあふれさせます。 AIは、それを処理し、搭載、ミッション中の処理、さらにはリアルタイムで調査結果に優先順位を付けるのに役立ちます。空間の過酷な条件に適したハードウェアの作成など、課題は残っていますが、可能性は否定できません。 で他のニュースや記事を確認してください グーグルニュース そして フォローする チャンネルWhatsApp Medcom.id（MMI） #AIはタイタンのメタン雲を短時間でマッピングできます