Cientistas planetários estimam que a cada ano, cerca de 500 meteoritos sobrevivem à viagem de fogo pela atmosfera da Terra e caem na superfície do nosso planeta. A maioria é bem pequena e menos de 2% deles são recuperados. Embora a maioria das rochas do espaço possa não ser recuperável devido ao seu destino em oceanos ou áreas remotas e inacessíveis, outras quedas de meteoritos simplesmente não são testemunhadas ou conhecidas.
Mas a nova tecnologia aumentou o número de quedas conhecidas nos últimos anos. O radar Doppler detectou quedas de meteoritos, bem como redes de câmeras do céu, especificamente à procura de meteoros. Além disso, o uso cada vez maior de câmeras de controle e câmeras de segurança permitiu avistamentos e dados mais inesperados sobre bolas de fogo e possíveis quedas de meteoritos.
Uma equipe de pesquisadores agora está aproveitando os avanços tecnológicos adicionais, testando drones e aprendizado de máquina para buscas automatizadas de pequenos meteoritos. Os drones são programados para voar em um padrão de busca em grade em um “campo espalhado” projetado para uma recente queda de meteorito, tirando fotos sistemáticas do solo sobre uma grande área de pesquisa. A inteligência artificial é então usada para pesquisar as imagens para identificar potenciais meteoritos.
“Essas imagens podem ser analisadas usando um classificador de aprendizado de máquina para identificar meteoritos no campo entre muitos outros recursos”, disse Robert Citron, da Universidade da Califórnia, Davis, em um artigo recente publicado na revista Meteoritics & Planetary Science.
Citron e seus colegas testaram sua configuração de drones conceituais várias vezes, principalmente recentemente na área de uma queda de meteorito conhecida em 2019 perto de Walker Lake, Nevada. Seu classificador de meteorito prova de conceito implanta uma combinação de “diferentes redes neurais de convolução para reconhecer meteoritos a partir de imagens obtidas por drones em campo”, escreve a equipe.
Embora esse teste específico tenha revelado uma série de falsos positivos para rochas anteriormente não identificadas, o software foi capaz de identificar corretamente os meteoritos de teste colocados pelos pesquisadores no leito do lago seco em Nevada. Citron e sua equipe estão muito otimistas sobre o potencial de seu sistema, principalmente na busca por pequenos meteoritos e na sua localização em regiões remotas.
Citron disse à Universe Today que o principal desafio para configurar o sistema foi montar um conjunto de dados de treinamento para o classificador de aprendizado de máquina.
“Uma vez que uma queda futura de meteorito pode ocorrer em qualquer terreno”, disse ele por e-mail, “o sistema precisava de um algoritmo de detecção de objetos treinado com exemplos de muitos tipos de meteoritos em vários tipos de terreno. Para criar uma rede de detecção de objetos devidamente treinada, milhares de imagens de exemplo são obrigatórias.”
Citron e seus colegas reuniram imagens de meteoritos da Internet e adicionaram fotos “posadas” de meteoritos de sua coleção em vários terrenos. Isso permitiu que eles treinassem adequadamente o modelo de aprendizado de máquina para minimizar o número de rochas comuns sinalizadas como detecções falsas.
Em seguida, eles realizaram dez voos de teste com um drone quadricóptero em dois locais do campo projetado de Nevada, que é a área de queda de meteoritos esperada com base em dados de trajetória de quatro estações da Rede de Rastreamento e Recuperação de Meteoritos da NASA, parte do Observatório Global de Bola de Fogo.
“Felizmente, a cada teste de campo, obtemos mais dados que podemos incorporar ao conjunto de dados e usar para retreinar a rede de detecção de objetos e melhorar a precisão”, disse Citron. “Portanto, continuaremos tentando melhorar a precisão da detecção. Atualmente, precisamos de um drone melhor com uma câmera de resolução mais alta.”
Estudar meteoritos e conhecer suas origens ajuda os cientistas a determinar a composição de cerca de 40 famílias de asteróides no cinturão de asteróides e também ajuda a compreender a evolução inicial do sistema solar. Os pesquisadores disseram que as informações da rede de câmeras remotas combinadas com a capacidade de encontrar e estudar meteoritos recém-caídos são cruciais para determinar qual família de asteróides pode ter produzido os detritos meteoríticos e se foi de um evento de colisão em particular.
“Se o meteorito puder ser recuperado, a curva de luz e o perfil de desaceleração de uma bola de fogo também fornecem informações sobre como sua energia cinética é depositada na atmosfera da Terra”, escreveu a equipe em seu artigo. “Essa informação pode ser usada para melhorar as previsões em que altitude os asteróides deste tipo de fragmento de material são grandes o suficiente para causar explosões aéreas prejudiciais.”
No entanto, encontrar meteoritos de uma queda observada pode ser muito difícil, uma vez que os meteoritos podem estar espalhados por uma grande área.
“Quedas menores são mais frequentes, mas entregam menos fragmentos de meteoritos, que são, portanto, mais difíceis de localizar”, disse Citron. “Leva aproximadamente 100 horas de trabalho para encontrar um fragmento de meteorito, então se pudermos melhorar, podemos amostrar mais dessas pequenas quedas e obter uma visão melhor das órbitas e, portanto, das regiões de origem dos meteoros que chegam.”
Citron disse que o sistema de drones de sua equipe se destina a quedas menores que não atrairiam caçadores de meteoritos. Mas o trabalho da equipe atraiu a admiração de um notável caçador de meteoritos, Geoffrey Notkin, do Discovery Channel “Meteorite Men”.
“O trabalho atual do Dr. Citron nesta área é fascinante, especialmente seus experimentos ousados com drones em situações do mundo real”, disse Notkin por e-mail. “O conceito mais interessante aqui é o acoplamento de drones modernos com aprendizado de máquina que podem reconhecer as características visuais de meteoritos in situ. Com o tempo, essa metodologia poderia eliminar parte do tédio de procurar meteoritos recém-caídos a pé e também facilitar as recuperações em áreas que são difíceis ou perigosas para os humanos revistarem pessoalmente.”
Notkin acrescentou que há muito tempo pensa que drones e veículos aéreos desengatados (UAVs) podem desempenhar um papel útil na recuperação de meteoritos e, de fato, realizou alguns experimentos iniciais em 2010 e 2011, mas os drones e UAVs da época também não avançado o suficiente ou não disponível para pessoal não militar.
Mas como a tecnologia continua a melhorar, Citron disse, e “com um conjunto de dados de treinamento maior, esquema de classificação atualizado e hardware de imagem aprimorado, o aprendizado de máquina acoplado a um levantamento autônomo de drones pode se provar uma ferramenta valiosa para aumentar o número de fragmentos de meteoritos encontrados de fresco cai.”
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