venerdì, Marzo 29, 2024

Intelligenza Artificiale: individuati 110.000 crateri lunari

Un team di ricercatori cinesi ha identificato più di centomila nuovi crateri lunari. Lo studio, pubblicato su Nature Communications, spiega come i ricercatori dell’Università Jilin sono riusciti in questa impresa. Sfruttando il sistema di Intelligenza Artificiale della sonda Chang’E, il team di studiosi è riuscito a datare oltre che a catalogare i nuovi crateri.

Cos’è un’Intelligenza Artificiale?

L’Intelligenza Artificiale (AI) è l’abilità di un computer di svolgere funzioni e ragionamenti tipici della mente umana. E non parliamo solo dell’abilità di compiere ragionamenti logico-matematici. Un sistema intelligente cerca di ricreare differenti forme di intelligenza: di tipo spaziale, sociale e persino introspettiva. Agisce e pensa razionalmente, con un approccio che rasenta quello umano. Un sistema intelligente impiega un modello di neuroni artificiali. La prima rete neurale risale al 1950. Ad inventarla furono due studenti di Harvard: Marvin Minsky e Dean Edmonds.

La rete neurale di Chang’E

Il team di studiosi dell’Università Jilin ha usato i dati relativi a migliaia di crateri lunari già identificati in precedenza. Hanno inserito le informazioni nella rete neurale profonda della sonda Chang’E. Prima di questo studio, i crateri identificati sulla superficie lunare erano meno di 10.000. Il team ha creato un algoritmo capace di identificare da solo i nuovi crateri. L’apprendimento automatico dell’Intelligenza Artificiale ha fatto il resto.

I crateri scoperti

Sono 110.000 i nuovi crateri identificati. Un numero non indifferente, che dimostra come la Luna sia stata colpita da migliaia di asteroidi. La maggior parte dei crateri ha un diametro compreso tra i 2 ed i 100 km. Il più grande ha un diametro di 550 km. L’algoritmo è riuscito a datare quasi 19.000 di questi nuovi crateri. La datazione è stata possibile grazie all’analisi di varie caratteristiche, tra cui la dimensione e la profondità. I ricercatori pensano già di usare quest’approccio di “apprendimento automatico” nel corso dell’esplorazione di Marte.

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