Искусственный интеллект, который должен был освободить планетологов от рутинного подсчета тысяч лунных кратеров, оказался склонен к серьезным ошибкам. Новое исследование показало, что существующие алгоритмы машинного зрения часто выдают желаемое за действительное, создавая каталоги с погрешностями в определении координат, размеров и физических свойств объектов. В научных условиях, когда даже небольшое смещение или дублирование данных искажает расчеты возраста поверхности и геологической истории, такая неточность становится критической преградой для использования нейросетей в серьезных космических миссиях.
В этом материале:
Почему ИИ не заменяет человека в космосе
Исследование, бросающее вызов стандартам
Зависимость от диаметра: где ошибаются машины
Ответы на популярные вопросы о лунной картографии
Читайте также
Почему ИИ не заменяет человека в космосе
Автоматизированные системы обнаружения объектов на снимках планет казались спасением для науки. Ручная идентификация кратеров требует колоссальных временных затрат, и ИИ обещал анализировать поверхности в масштабах, недоступных человеческому глазу. Однако анализ баз данных показал: высокие показатели эффективности ИИ в публикациях часто не соответствуют жестким научным стандартам, принятым в каталогах, созданных людьми.
"Алгоритм может отлично распознавать круглую форму на поверхности, но совершенно не попадать в реальный размер или положение объекта. Для планетологии это равносильно провалу, так как неверный диаметр кратера ведет к ошибкам в оценке возраста всей планетарной среды", — объяснил в беседе с Pravda.Ru учёный-физик Дмитрий Лапшин.
Подробнее https://www.pravda.ru/news/science/2368...