
Еще недавно процесс поиска был полностью ручным. Вначале специалисты просматривали снимки, сделанные камерой CTX. В случае обнаружения представляющих интерес объектов, они обращались к изображениям с высоким разрешением, сделанным камерой HiRISE. Этот занимало достаточно много времени.
В попытке оптимизировать процесс, специалисты Лаборатории Реактивного Движения (JPL NASA) решили обратиться к технологиям машинного обучения. Они создали нейросеть, предназначенную для поиска недавно образовавшихся кратеров. Для этого исследователи «обучили» ее, используя 6830 снимков камеры CTX. Далее нейросеть проанализировала весь фотоархив CTX.


Материал на сайте журнала «The Universe. Space. Tech»
Journal information