Root NationNieuwsIT-nieuwsOnderzoekers hebben een drone getraind om autonoom meteorieten te herkennen en te volgen

Onderzoekers hebben een drone getraind om autonoom meteorieten te herkennen en te volgen

-

Volgens wetenschappers maken elk jaar ongeveer 500 meteorieten een vurige reis door de atmosfeer van de aarde en vallen ze naar het oppervlak van onze planeet. De meeste zijn vrij klein en slechts 2% ervan is te vinden. Hoewel de meeste meteorieten na de impact niet kunnen worden teruggevonden omdat ze in oceanen of afgelegen, moeilijk bereikbare gebieden terechtkomen, zijn andere meteorietinslagen eenvoudigweg niet waargenomen of bekend.

sightec-drone

In de afgelopen jaren hebben nieuwe technologieën het aantal detecties van dergelijke valpartijen echter vergroot. Doppler-radar maakte het mogelijk om een ​​groter aantal meteorietvallen te detecteren, en netwerken van cirkelvormige camera's maakten het mogelijk om objecten te observeren. Bovendien heeft het toegenomen gebruik van apparaten in de auto en bewakingscamera's geleid tot meer willekeurige waarnemingen en gegevens over potentieel vallende meteorieten.

Wetenschappers hebben een drone geleerd om meteorieten autonoom te volgen
Een voorbeeldafbeelding van twee meteorieten die zijn gevallen tijdens een veldtest in de buurt van Walker Lake, Nevada. Meteorieten zijn gemarkeerd met oranje vlaggen.

Nu hebben wetenschappers besloten om de voordelen van drones te gebruiken voor een geautomatiseerd zoeken naar kleine meteorieten. De drones zijn geprogrammeerd om in een rasterzoekpatroon over het vermoedelijke veld van een recente meteorietval te vliegen en systematische beelden van de grond te maken. Vervolgens wordt kunstmatige intelligentie (AI) gebruikt om potentiële meteorieten in de beelden te zoeken.

gigantische meteoriet

Wetenschappers hebben hun conceptuele onbemande rig meerdere keren getest, voornamelijk in het gebied van de meteorietcrash in 2019 nabij Walker Lake, Nevada. Hun meteorietclassificator gebruikt een combinatie van "verschillende convolutionele neurale netwerken om meteorieten te herkennen van dronebeelden in het veld." De effectiviteit ervan op een kleine steekproef bereikte 81%.

Hoewel deze specifieke test een aantal valse positieven vond voor voorheen niet-geïdentificeerde rotsen, was de software in staat om testmeteorieten correct te identificeren die door de onderzoekers op de bodem van een droog meer in Nevada waren geplaatst. Team is zeer optimistisch over het potentieel van zijn systeem, vooral bij het zoeken naar kleine meteorieten en hun detectie in afgelegen gebieden.

Lees ook:

Aanmelden
Informeer over
gast

0 Heb je vragen? Stel ze hier.
Ingesloten beoordelingen
Bekijk alle reacties