Машинное обучение помогло: создан новый каталог "пылевых дьяволов" на Марсе

Новые, прорывные данные о марсианских вихрях стали возможны благодаря инновационному подходу к анализу старых данных. Команда ученых из Бернского университета применила **машинное обучение** для систематизации изображений, полученных двумя орбитальными аппаратами ESA в течение двух десятилетий.

Объединение данных и ИИ

Исследователи использовали изображения, собранные орбитальными станциями:

• **Mars Express (ESA)**.
• **ExoMars Trace Gas Orbiter**.

С помощью алгоритмов машинного обучения был создан новый, общедоступный каталог, который позволил:

• Выявить более **тысячи** пылевых вихрей.
• Точно определить направление движения **373** из них.

Доктор Валентин Бикель отметил, что долгосрочные наблюдения из разных миссий критически важны для понимания климата Марса. Подобные базы данных и технологии ИИ помогают ученым углублять знания о планете, особенно в условиях, когда финансирование NASA находится под угрозой сокращения.

Марс как лаборатория

Доктор Майкл Батталіо из Йельского университета подчеркнул: «Уникальные условия Марса создают лабораторию для сравнения с Землей, чтобы мы могли лучше понять динамику атмосферы. Изучение Солнечной системы помогает нам глубже познать собственную планету».