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Marte: la macchina trova ciò che i ricercatori hanno mancato

Marte: la macchina trova ciò che i ricercatori hanno mancato

I ricercatori hanno fatto Marte Sono state rinvenute numerose grotte sotterranee. Ciò è stato ottenuto attraverso l’uso dell’apprendimento automatico. Da qualche tempo si analizza in modo più approfondito il modo in cui le nuove tecnologie possono supportare ulteriormente la scienza.

Marte: L'hanno trovato

Come BBC Sky nella rivista Knight menzionatoTali strutture sotterranee su Marte forniscono siti promettenti per la creazione di habitat umani. Ad esempio, le coperture rocciose forniscono protezione dalle tempeste di polvere e dagli impatti di micrometeore, nonché protezione dalle radiazioni cosmiche.

Ma sono anche un obiettivo allettante per la ricerca di semplici segni di vita su Marte, poiché le grotte sulla Terra spesso contengono una ricca crescita microbica. Per i ricercatori la scoperta sul Pianeta Rosso è motivo di gioia.

Pertanto, un metodo che consenta loro di effettuare tali scoperte in modo più rapido ed efficace è di particolare importanza. È qui che entra in gioco il machine learning. Thomas Watson e James Baldini del Dipartimento di Geoscienze dell'Università di Durham hanno già lavorato per automatizzare il processo.

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Ecco come l’apprendimento automatico e Marte si integrano

Gli scienziati hanno sviluppato una rete neurale artificiale che imita un'architettura vagamente basata sul cervello dei mammiferi. Hanno quindi addestrato questo sistema informatico a riconoscere le aperture dei tubi di lava mostrando loro una varietà di esempi di campioni precedentemente identificati. Lo hanno poi utilizzato per elaborare altre immagini della superficie marziana.

Si sono concentrati sulle aree di Marte dove in passato si è verificata molta attività vulcanica. Ciò include, ad esempio, una fila di tre enormi vulcani nel cosiddetto rigonfiamento di Tharsis. Questo si estende lungo l'equatore del pianeta rosso.

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Questo sistema, chiamato CaveFinder, è stato utilizzato per trovare 61 condotti di lava precedentemente sconosciuti. Il più grande, che i ricercatori chiamano informalmente Marvin, ha un diametro di oltre 700 metri. Ciò lo renderebbe un obiettivo adatto per una missione di atterraggio di robot.

Nonostante il successo ottenuto finora, i ricercatori sottolineano che il loro metodo è lungi dall’essere perfetto. Tuttavia, rappresenta un approccio promettente all’utilizzo di nuove tecniche per trovare nuove posizioni durante la ricerca di grandi set di dati di immagini.

Fonti: rivista BBC Sky at Night

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