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*Foto: A Lua tem muito mais crateras do que se imaginava, afirmam pesquisadores/Divulgação Nasa

Por redação AIoT Brasil

A Lua tem pelo menos quinze vezes mais crateras de impacto do que se imaginava até agora. Essa foi a conclusão de um estudo liderado por Chen Yang, professor da Universidade de Jilin, na China, que utilizou inteligência artificial para processar informações coletadas por orbitadores lunares e reunir o maior banco de dados de crateras criado por extração automática.

Publicada em dezembro na Nature Communications, a pesquisa revelou a existência de mais de 136 mil crateras, enquanto levantamentos feitos pela União Astronômica Internacional (IAU) desde 1919 haviam reconhecido apenas 9.137 pontos de impacto até agora. A diferença se deve, segundo os pesquisadores, aos métodos utilizados para a identificação das crateras, que anteriormente era feita manualmente, com base em imagens digitais, modelos de elevação digital (DEM) e amostras lunares. Mesmo os processos mais recentes, de extração automática, não eram capazes de detectar todas as crateras.

O que os cientistas fizeram no estudo foi combinar diferentes recursos de inteligência artificial, algoritmos de detecção automática, aprendizado de máquina e redes neurais profundas. “Por meio das abordagens propostas de detecção e classificação em dois estágios, um enorme número de crateras foi identificado e, partindo do número limitado de crateras reconhecidas, suas idades foram estimadas. Há muitas razões para afirmar que a estratégia baseada em aprendizagem por transferência com uma rede neural profunda apreendeu adequadamente as características completas que definem uma cratera e sua idade”, explicaram os pesquisadores.

No final, o estudo montou um banco de dados com 117.240 crateras com diâmetro maior do que 1 km e 18.996 com diâmetro maior do que 8 km, ao longo das regiões de latitude média e baixa da Lua. Os cientistas disseram que o modelo que desenvolveram pode ser adaptado para estudar outros corpos celestes, como Marte, Mercúrio, Vênus e Ceres, e extrair um volume de informações muito superior ao que é obtido pelo método de análise manual que era usado até agora. “Essa previsão leva minutos, seguidos de algumas horas de pós-processamento no hardware de computação padrão”, acrescentaram.

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