Китайские учёные автоматизировали классификацию кратеров Марса с помощью ИИ. Технология поможет выбирать безопасные зоны для марсоходов

Китайские учёные совершили прорыв в анализе марсианской поверхности, разработав систему на основе глубоких нейронных сетей, которая автоматически классифицирует ударные кратеры с точностью до 90,3%.

Алгоритм, обученный на снимках камеры MoRIC с зонда «Тяньвэнь-1», определяет шесть типов кратеров — от свежих, с чёткими краями, до древних, почти стёртых эрозией.

Это в разы сокращает время обработки данных и снижает ошибки, которые при ручной классификации достигали 35%, особенно для объектов размером менее километра.

Вид на марсианский кратер Королёв с космического аппарата «Марс-экспресс». Источник: ESA / DLR / FU Berlin

Технология работает по принципу, схожему с распознаванием объектов в автономных автомобилях: нейросети анализируют геометрию краёв, структуру дна и другие визуальные признаки, сопоставляя их с эталонными данными из каталога Роббинса — крупнейшей базы марсианских кратеров. Однако ключевой вызов — несбалансированность данных. Например, кратеров одного типа в выборке …