การพัฒนา AI ของ ESA เพื่อตรวจจับหลุมดวงจันทร์จากภาพ LRO

ESA พัฒนาแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อตรวจจับหลุมบนดวงจันทร์แล้ว

แบบจำลองนี้ใช้ภาพจากกล้องมุมแคบของยาน Lunar Reconnaissance Orbiter ในสังกัด NASA

ข้อมูลพื้นหลังระบุว่ายานลำนี้มีการสแกนดวงจันทร์และเกี่ยวข้องกับปี 2009

พื้นผิวดวงจันทร์มีหลุมกระจายอยู่ทั่ว ขณะที่ยาน Lunar Reconnaissance Orbiter ของ NASA ทำหน้าที่สแกนดวงจันทร์

แบบจำลองปัญญาประดิษฐ์ที่ ESA พัฒนาขึ้นมีข้อมูลระบุจำนวนหลุมไว้ที่ 3192 หลุม ส่วนหลุมที่อาจเป็นไปได้มีขนาด 6 ถึง 180 เมตร

พื้นที่ตัวอย่างหนึ่งมีขนาด 1.25 x 1.27 กิโลเมตร อยู่ที่พิกัด 44.12°N, 307.80°E และสอดคล้องกับไทล์ขนาด 1024 x 1024 พิกเซลที่มีขนาด 1.25 x 1.27 กิโลเมตร

ชุดข้อมูลฝึกประกอบด้วยไทล์ 672 ไทล์ แต่ละไทล์ขนาด 512 x 512 พิกเซล ผู้เล่นในเกม IMPACT ของ ESA ทำเครื่องหมายหลุมบนภาพดาวเทียมจริง และข้อมูลจากผู้เล่นถูกใช้เพื่อฝึกและประเมินแบบจำลองตรวจจับหลุมของ ESA

ผลการทดสอบถูกประเมินว่ามีแนวโน้มดี แต่การตรวจจับยังไม่สมบูรณ์ หลุมที่เสื่อมสภาพจากขอบที่ถูกกัดเซาะเป็นกรณีที่ยาก แบบจำลองยังอยู่ระหว่างการพัฒนา และฐานข้อมูลหลุมขนาดเล็กไม่เปิดให้สาธารณะเข้าถึง

ไทล์ภาพหนึ่งถูกตัดจากภาพ M1219279265LC ซึ่งถ่ายด้วยกล้องมุมแคบของยาน Lunar Reconnaissance Orbiter ของ NASA ภาพนี้มีขนาด 52224 x 5064 พิกเซล กินพื้นที่ 400 ตารางกิโลเมตร และส่วนซ้อนทับสีแดงเป็นผลจากแบบจำลองตรวจจับหลุมของ ESA

ผู้ที่ติดตามอุตสาหกรรมดวงจันทร์ควรสนใจ เพราะพื้นผิวดวงจันทร์มีหลุมจำนวนมาก แต่ฐานข้อมูลหลุมขนาดเล็กยังไม่เปิดสาธารณะ การพัฒนา AI ของ ESA จากภาพของ NASA จึงเป็นแนวทางหนึ่งในการเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับหลุมบนดวงจันทร์

งานนี้ยังแสดงข้อจำกัดของข้อมูลและการตรวจจับ เพราะการตรวจจับยังไม่สมบูรณ์และแบบจำลองยังอยู่ระหว่างการพัฒนา แต่การใช้ภาพดาวเทียมจริงและข้อมูลจากผู้เล่นช่วยสร้างชุดข้อมูลฝึกสำหรับแบบจำลอง

แบบจำลองยังอยู่ระหว่างการพัฒนา และงานวิจัยในอนาคตจะสำรวจแบบจำลองความสูงเชิงเลข (digital elevation models)