एआई ने मंगल ग्रह की मैपिंग को बढ़ाया: मशीन लर्निंग 2025 में ग्रहों की इमेजिंग को आगे बढ़ाती है

द्वारा संपादित: Tetiana Martynovska 17

56वें चंद्र और ग्रह विज्ञान सम्मेलन (एलपीएससी) में प्रस्तुत एक हालिया अध्ययन में मंगल ग्रह पर मैपिंग और इमेजिंग को बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के उपयोग का पता लगाया गया है। अनुसंधान मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके मार्स रिकॉnaissance ऑर्बिटर (एमआरओ) संदर्भ कैमरा (सीटीएक्स) से कक्षीय छवियों को बेहतर बनाने पर केंद्रित है।

सेटी इंस्टीट्यूट के डॉ. एंड्रयू एनेक्स ने वैज्ञानिक खोज को गति देने और मौजूदा मंगल ग्रह के डेटासेट के मूल्य को अधिकतम करने के उद्देश्य से अध्ययन का नेतृत्व किया। उन्होंने एक दृश्य खोज इंजन विकसित किया जो वैश्विक सीटीएक्स मोज़ेक छवियों का विश्लेषण करने, ग्रह भर में विशिष्ट छवि समानताओं की पहचान करने में सक्षम है।

अध्ययन में सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति (सीबीआईआर), ओपनएआई क्लिप और क्लाउड कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर का मूल्यांकन किया गया। सीबीआईआर सामग्री के आधार पर समान छवियों के लिए डेटाबेस को स्कैन करता है, जबकि ओपनएआई क्लिप बड़े डेटासेट का उपयोग करके छवियों और पाठ की तुलना करता है। क्लाउड कंप्यूटिंग दूरस्थ सर्वरों के माध्यम से व्यापक डेटा का प्रबंधन करता है।

डॉ. एनेक्स ने मंगल ग्रह पर वैश्विक सीटीएक्स मोज़ेक छवियों का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग का सफलतापूर्वक उपयोग किया, जिसमें लाल ग्रह पर विशिष्ट छवि समानताओं की खोज और पहचान शामिल है। यह शोध पूरे सौर मंडल में ग्रहों की सतहों पर खोज प्रश्नों में सुधार के लिए द्वार खोलता है।

1965 में नासा के मेरिनर 4 द्वारा मंगल ग्रह के एक परिक्रमा यान से पहली छवि कैप्चर करने के बाद से, कई मंगल ग्रह के परिक्रमा यानों ने ग्रह की सतह की विस्तृत छवियां प्रदान की हैं। नासा के संदर्भ कैमरा और उच्च रिज़ॉल्यूशन इमेजिंग विज्ञान प्रयोग (HiRISE) कैमरे द्वारा मंगल ग्रह की पूरी सतह की इमेजिंग की गई है।

डॉ. एनेक्स ने छवि विश्लेषण विधियों को बेहतर बनाने के लिए मशीन लर्निंग के महत्व पर जोर दिया, यह देखते हुए कि हालांकि कंप्यूटिंग शक्ति में वृद्धि हुई है, लेकिन डेटा विश्लेषण की गति समान नहीं रही है। मशीन लर्निंग मौजूदा तरीकों के पूरक, कार्यों को स्वचालित करने में लचीलापन और गति प्रदान करता है।

मशीन लर्निंग एक उपकरण है जो मौजूदा तरीकों और विश्लेषण को पूरक और बढ़ा सकता है, छवि विश्लेषण की गति और सटीकता में सुधार कर सकता है, जिससे मंगल और अन्य ग्रहों के बारे में नई खोजें हो सकती हैं।

स्रोतों

  • Phys.org

  • Lunar and Planetary Science Conference

  • NASA Science

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