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風速ショッカー: ダストデビルズが火星はもっと嵐であることを示す |ワールドニュース

火星の風の研究は非常に困難です。地球上では、気象観測気球や衛星ツールを使用して風を直接測定することが簡単にできます。しかし、火星には科学者が機器を設置できる場所はほとんどなく、火星の空気は非常に薄いです。このため、火星の正確な風データを取得することは大きな課題になります。 火星の探査機や着陸船は、自分がいる場所でのみ風速を測定できます。惑星全体の風を調べることはできません。そこで、火星をより深く理解するために、科学者たちは火星を周回する衛星から撮影した写真を使用し、高度なデータ分析を使用して、あらゆる場所で風がどのように動くかを研究しているとBgr.comが報告しています。 新しい発見として、ヴァレンティン・ビッケル博士率いるベルン大学の科学者たちは、ディープラーニング（AIベースの手法）を使用して、2つの火星ミッションで特別なカメラによって撮影された5万枚以上の衛星画像を研究した。CaSSIS（カラー・ステレオ表面イメージング・システム）はExoMars Trace Gas Orbiterのカメラで、HRSC（高解像度ステレオ・カメラ）はMars Express探査機のカメラである。これらのカメラは、科学者が風のパターンをよりよく理解できるように、上空から火星の詳細な写真を撮影します。 Zee ニュースを優先ソースとして追加 機械学習システムは火星のダストデビルを見つけることができました。これらは、表面上を移動する塵と空気の回転柱です。これらは、目に見えない風が実際にどこに向かうのかを示すため、科学者を助けます。これらのダストデビルを発見した後、科学者たちは約 300 の最良の 3D 画像セットを選択し、それらを詳細に研究しました。これらから、彼らはダストデビルがどのように移動したかを追跡し、その速度を測定し、火星を横切る風の方向を理解することができました。 その結果は科学者たちに衝撃を与えました。探査車の初期の測定によると、火星の風速は通常時速48キロメートル未満で、時速96キロメートルに達することはほとんどなかった。しかし、衛星データからのこの新しい地球規模の研究により、科学者たちは、地表近くのダストデビルが時速約160kmに達する可能性があることを発見しました。このような高い風速は、火星の一部の場所だけではなく、多くの場所で見られました。これは、火星ではこのような強風が科学者が以前に信じていたよりも一般的であることを示しています。 これがなぜ重要なのでしょうか?なぜなら、強風によって地表からより多くの塵が舞い上がり、この塵が火星の気候の大部分を制御しているからです。つまり、風が強くなると、火星の全体的な挙動が変化します。火星の塵は太陽光を吸収し、大気を暖めるのに役立ちます。これは気温、空気の動き、さらには嵐の形成にも影響を与えます。また、科学者たちはディープ ニューラル ネットワーク (高度な AI) と衛星画像を使用して、地球全体の風のパターンを研究しマッピングする新しい方法を開発しました。 火星の風を理解することは、科学への関心だけではありません。風の挙動を知ることで着陸がより安全になり、計画が容易になるため、将来の着陸船、探査車、さらには有人ミッションにも非常に役立ちます。火星の風況についての十分な知識は、ミッション計画者がより安全な着陸計画を立て、より強力な機器を設計し、粉塵の多い状況でも動作できるより優れた太陽光発電システムを計画するのに役立ちます。 将来、科学者は有人ミッションを計画する際、火星での風や飛散する塵を注意深く考慮する必要がある。これらの要因は安全性、機器、電力システムに影響を与える可能性があるからである。火星の居住地、電力システム、火星の資源を抽出する機械、移動に使用される乗り物など、火星上のすべてのものは、風や塵などの表面状態の影響を受ける可能性があります。塵は火星の表面でのミッションにとって大きな問題です。太陽電池パネルに付着して電力が低下したり、科学機器の動作を妨げたり、時間の経過とともに機械の可動部品に損傷を与えたりする可能性があります。 オポチュニティ探査機は、2018 年に火星の世界的な砂嵐の際にこの問題を経験しました。粉塵が何日も太陽光を遮り、探査車は十分な電力を得ることができず、ミッションが停止した。強風やダストデビルがいつ、どこで発生するかを知ることで、科学者は粉塵の危険を事前に予測し、清掃方法や問題を軽減するその他の方法を計画することができます。 着陸地点の選択とハードウェア設計は、衛星データを使用して作成された風マップから恩恵を受けることができます。ベルン大学のチームが作成したダストデビルの軌跡と推定風向/風速の新しいリストは、将来のミッション計画者に火星の着陸候補地の風の状況に関するデータに基づいた情報を提供するとBGR.comが報じている。 この情報は、風が着陸にどのような影響を与えるか、着陸エリアで塵がどのように移動するか、塵がソーラーパネルやカメラにどのくらいの頻度で付着するかをエンジニアが予測するのに役立ちます。結局のところ、機械学習とダストデビル追跡を使用して火星の風を研究するこの新しい方法は、将来的にさらに多くのデータを作成し続けることになるでしょう。これは科学者がより良い気候モデルを作成し、火星へのミッション計画ツールを改善するのに役立ちます。 研究チームは、ダストデビルの焦点を絞った画像を撮影し、3Dイメージングを使用することで、将来的には火星の風マップがより詳細かつ鮮明になるだろうと述べた。火星での風の挙動を理解すればするほど、表面状態の正確なモデルをより適切に作成できるようになります。これは、ミッションの安全性、パフォーマンス、および機器の耐久性にとって非常に重要です。 (Girish Linganna は、受賞歴のある科学コミュニケーターであり、防衛、航空宇宙、地政学のアナリストです。彼は、ドイツの ADD Engineering GmbH の子会社である ADD Engineering Components…