Wykorzystując układy GPU NVIDIA, badacze stworzyli model głębokiego uczenia zdolny do analizy danych zebranych przez sondę Cassini w zaledwie kilka sekund. Ten nowatorski model może zrewolucjonizować naukę planetarną, zmieniając dni pracy w chwile.
"Dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji znacznie przyspieszyliśmy pracę naukowców, zwiększając produktywność i umożliwiając odpowiedzi na pytania, które wcześniej były nieosiągalne," powiedział Zach Yahn, doktorant z Georgia Tech i główny autor badania.
Pełne badanie zostało opublikowane w pracy zatytułowanej "Rapid Automated Mapping of Clouds on Titan With Instance Segmentation".
Podstawą projektu jest Mask R-CNN — model głębokiego uczenia, który nie tylko wykrywa obiekty, ale także konturuje je piksel po pikselu. Model ten został wytrenowany na ręcznie oznaczonych obrazach Tytana, co pozwoliło mu mapować trudno uchwytne chmury metanowe: nieregularne, smułowate i ledwo widoczne przez mglistą atmosferę księżyca.
Badacze zastosowali technikę transferu uczenia, rozpoczynając od modelu wytrenowanego na COCO (zbiorze danych obejmującym obrazy z życia codziennego) i dostosowując go do unikalnych wyzwań związanych z Tytanem. "Dzięki transferowi uczenia naukowcy planetarni, którzy nie zawsze mają dostęp do ogromnych zasobów obliczeniowych, mogą nadal korzystać z zaawansowanych technologii AI w swoich projektach," wyjaśnił Yahn.
Model opracowany przez naukowców ma potencjał zastosowania na innych obiektach Układu Słonecznego. "Wiele innych światów w naszym układzie ma formacje chmur interesujące dla badaczy nauk planetarnych, w tym Mars i Wenus. Podobne technologie mogą również zostać zastosowane do badania przepływów lawy wulkanicznej na Io, płomieni na Enceladusie, linii na Europie oraz kraterów na planetach i księżycach o twardej powierzchni," dodał Yahn.
Układy GPU firmy NVIDIA umożliwiły znaczne przyspieszenie procesu, przetwarzając obrazy w wysokiej rozdzielczości i generując mapy chmur z minimalnym opóźnieniem — zadanie, z którym tradycyjny sprzęt miałby trudności.
GPU NVIDIA są już nieodłącznym elementem pracy naukowców zajmujących się przestrzenią kosmiczną. Pomagają analizować dane z teleskopu Webba, modelować lądowania na Marsie i skanować sygnały pozaziemskie. Teraz wspierają badaczy w rozszyfrowywaniu tajemnic Tytana.
Ten skok technologiczny to dopiero początek. Misje takie jak Europa Clipper czy Dragonfly dostarczą naukowcom ogromnych ilości danych. AI może pomóc w ich przetwarzaniu w czasie rzeczywistym, priorytetyzacji odkryć, a nawet obliczeniach prowadzonych na pokładzie sond w trakcie misji. Przed badaczami wciąż stoją wyzwania, takie jak stworzenie sprzętu zdolnego do działania w surowych warunkach kosmicznych, ale potencjał jest niezaprzeczalny.
Chmury metanowe na Tytanie kryją wiele tajemnic. Dzięki nowym narzędziom AI przyspieszanym przez GPU NVIDIA naukowcy mogą odkrywać je szybciej niż kiedykolwiek.