Как дроны помогают ученым в поиске метеоритов

Благодаря метеоритам мы можем предполагать, на что была похожа ранняя Солнечная система. Но чтобы их найти, необязательно отправляться в космос. Часто исследователи просто распределяются по ландшафту и часами ходят, глядя в землю. Теперь некоторые ученые пользуются дронами и машинным обучением, чтобы гораздо эффективнее обнаруживать только что упавшие метеориты.



— Шеймус Андерсон, планетолог из Университета Кертина в Перте, Австралия.

Примерно в 2016 году Андерсон начал обдумывать концепцию использования дронов для фотографирования земли в поисках метеоритов. Эта идея превратилась в работу, за которую ученый получил докторскую степень. В 2022 году он с коллегами сообщил о первом успешном обнаружении метеорита с помощью дрона. С тех пор они нашли еще четыре метеорита в различных местах.

По словам Андерсона, с помощью дронов обнаружение метеоритов происходит намного быстрее, чем если искать их без использования новых технологий. Таким образом количество дней, затраченных исследователями, сокращается с 300 до примерно 12.

Опыт использования дронов в Австралии

Шеймус Андерсон и его коллеги начали использовать дроны для обнаружения метеоритов в отдаленных частях Западной и Южной Австралии. Команда получает информацию о месте падения от сети наземных камер, которые отслеживают метеороиды, проносящиеся через атмосферу Земли. После этого начинаются поиски.

По прибытии на предполагаемое место падения команда запускает свой основной дрон на высоте около 20 метров. Его камера делает снимок земли раз в секунду, и исследователи загружают данные примерно каждые 40 минут, когда дрон приземляется для перезаправки батарей.

За день полета можно собрать более 10 000 изображений, которые затем делятся в цифровом виде на примерно 100 миллионов меньших частей. Эти фрагменты фото, каждый из которых соответствует двум метрам реального пространства, вводятся в алгоритм машинного обучения, который распознает метеориты на основе изображений реальных объектов или земных камней, окрашенных в черный цвет. По словам Андерсона, этим аналогом действительно можно «заменить» метеориты для обучения.

Будущее новой технологии

Алгоритм хорош, но не совершенен. Он автоматически отбрасывает большинство частей фото (обычно более 99 процентов), которые не содержат объектов, похожих на метеориты. Но после дневного полета все равно остается примерно 50 000 фрагментов изображений, которые должны быть проанализированы человеком.

Почти всегда на этих фото находятся объекты, которые явно не являются метеоритами, например, фекалии животных, консервные банки, змеи или спящие кенгуру. По словам Андерсона, они помечаются как потенциальные метеориты просто потому, что алгоритм с этими данными не знаком, и команда должна отсеивать часть картинок.

Для исследования объектов, которые по-прежнему выглядят как метеорит для человеческого глаза, исследователи отправляют на место дрон меньшего размера, который летает гораздо ниже — примерно в метре от земли. И только если на этом этапе изображение будет выглядеть как метеорит, исследователи сами отправляются на место.

Ученые планируют обучить свой алгоритм так, чтобы он больше не помечал неподходящие объекты. И команда работает над тем, чтобы сделать свой компьютерный код открытым — это поможет другим исследователям свободно его использовать.

Андерсон также надеется на появление дронов в Антарктиде, месте скопления метеоритов. Хотя стоит учитывать, что низкая температура и ледяной покров создаст целый ряд новых проблем, таких как обеспечение хорошей работы чувствительного электронного оборудования в холодных условиях и преодоление логистических трудностей при работе в таком отдаленном месте.