Нейронная сеть обнаружила 11 астероидов, которые могут врезаться в Землю

Нейронная сеть обнаружила 11 астероидов, которые могут врезаться в Землю Астероиды

Эти космические камни могут сравнять с землей целые города — почему НАСА не заметило их?

Команда исследователей из Лейденского университета в Нидерландах разработала нейронную сеть под названием «Идентификатор опасного объекта», которая, по их словам, может предсказать, находится ли астероид на пути столкновения с Землей.

Новый ИИ выделил 11 астероидов, которые ранее не классифицировались НАСА как опасные, размером больше 100 метров в диаметре — достаточно большие, чтобы взорваться с силой сотен ядерных боезарядов, при столкновении с Землей.

Они также сфокусировались на космических камнях, которые могут пролететь в пределах 4,7 миллионов километров от Земли, как подробно описано в статье, опубликованной в журнале Astronomy & Astrophysics в начале этого месяца.

Используя суперкомпьютер, исследователи смогли смоделировать 10 000 лет орбитальных движений планет Солнечной системы. Затем команда изменила симуляцию, имитируя будущие астероиды, воздействующие на Землю, отбрасывая их от Земли и отслеживая их точное местоположение и орбиты.

«Если вы перемотаете время назад, вы снова увидите столкновения с известными астероидами», — сказал соавтор и астроном Саймон Портегис Цварт из Лейденского университета. «Таким образом, вы можете создать библиотеку орбит астероидов, которые падали на Землю».

Это моделирование послужило полигоном для нейронной сети, которая затем искала закономерности в данных, общих для симулированных астероидов, которые могут в конечном итоге столкнуться с Землей.

Чтобы выяснить, действительно ли их ИИ был хорош в обнаружении астероидов, команда проверила его на известных данных 2000 астероидов, перечисленных НАСА. Нейронная сеть с точностью 90,99% определила, какие из них были опасными, а какие — нет.

Сейчас команда работает над тем, чтобы сделать ее нейронную сеть еще более точной.

«Теперь мы знаем, что наш метод работает, но мы, безусловно, хотели бы углубиться в исследования с нейронной сетью и большим объемом входных данных», — сказал Цварт. «Сложность в том, что небольшие сбои в расчетах орбиты могут привести к серьезным изменениям в выводах».

logo