Yapay Zeka Mars Haritalamasını Geliştiriyor: Makine Öğrenimi 2025'te Gezegen Görüntülemeyi İlerletiyor

Düzenleyen: Tetiana Martynovska 17

56. Ay ve Gezegen Bilimi Konferansı'nda (LPSC) sunulan yeni bir çalışma, Mars'taki haritalama ve görüntülemeyi geliştirmek için yapay zekanın (YZ) kullanımını araştırıyor. Araştırma, makine öğrenimi modellerini kullanarak Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) Context Camera (CTX) yörünge görüntülerinin iyileştirilmesine odaklanıyor.

SETI Enstitüsü'nden Dr. Andrew Annex, bilimsel keşfi hızlandırmayı ve mevcut Mars veri kümelerinin değerini en üst düzeye çıkarmayı amaçlayan çalışmaya liderlik etti. Gezegen genelinde belirli görüntü benzerliklerini tanımlayan, küresel CTX mozaik görüntülerini analiz edebilen bir görsel arama motoru geliştirdi.

Çalışma, içeriğe dayalı görüntü alma (CBIR), OpenAI CLIP ve bulut bilişim mimarisini değerlendirdi. CBIR, içeriğe göre benzer görüntüler için veri tabanlarını tararken, OpenAI CLIP büyük veri kümelerini kullanarak görüntüleri ve metni karşılaştırır. Bulut bilişim, uzak sunucular aracılığıyla kapsamlı verileri yönetir.

Dr. Annex, Kızıl Gezegen genelinde belirli görüntü benzerliklerini arama ve tanımlama dahil olmak üzere, Mars'taki küresel CTX mozaik görüntülerini analiz etmek için makine öğrenimini başarıyla kullandı. Bu araştırma, güneş sistemindeki gezegen yüzeylerindeki arama sorgularında iyileştirmeler için kapılar açıyor.

NASA'nın Mariner 4'ü 1965'te bir Mars yörünge aracından ilk görüntüyü yakaladığından beri, çok sayıda Mars yörünge aracı gezegenin yüzeyinin ayrıntılı görüntülerini sağladı. Mars'ın tüm yüzeyi NASA'nın Context Camera ve High Resolution Imaging Science Experiment (HiRISE) kamerası tarafından görüntülendi.

Dr. Annex, görüntü analizi yöntemlerini geliştirmek için makine öğreniminin önemini vurgulayarak, bilgi işlem gücü artarken, veri analiz hızının aynı hızda ilerlemediğini belirtiyor. Makine öğrenimi, görevleri otomatikleştirmede esneklik ve hız sunarak mevcut yöntemleri tamamlıyor.

Makine öğrenimi, görüntü analizinin hızını ve doğruluğunu iyileştirerek, Mars ve diğer gezegenler hakkında yeni keşiflere yol açarak mevcut yöntemleri ve analizleri tamamlayabilen ve geliştirebilen bir araçtır.

Kaynaklar

  • Phys.org

  • Lunar and Planetary Science Conference

  • NASA Science

Bir hata veya yanlışlık buldunuz mu?

Yorumlarınızı en kısa sürede değerlendireceğiz.

Yapay Zeka Mars Haritalamasını Geliştiriyo... | Gaya One