Вселенная

Достижение ледяных гигантов требует значительного времени — путь к Урану может занять до 13 лет, даже с использованием гравитационного маневра возле Юпитера. Тем не менее, в настоящее время разрабатывается несколько идей, направленных на ускорение этого процесса, особенно с учетом возросшего интереса к отправке зондов к этим планетам.

Одной из таких идей является использование системы аэроторможения, которая позволит замедлить зонд по мере его приближения к цели.

В новой статье, написанной Эндрю Гомесом-Дельрио и его соавторами из Лаборатории имени Лэнгли NASA, описывается, как предлагаемая миссия орбитального аппарата и зонда Uranus (UOP) может использовать ту же технологию аэроторможения, что и «Кьюриосити», что позволит значительно повысить как скорость, так и грузоподъемность миссии.

Использование системы аэроторможения для миссий к ледяным гигантам обладает несколькими преимуществами. Во-первых, как уже упоминалось, она способна значительно сократить необходимое время путешествия до цели.

Некоторые оценки предполагают, что время в пути может сократиться вдвое, но, по крайней мере, это позволит сэкономить годы на пути к Урану. Во-вторых, это увеличивает долю полезной нагрузки, которая может быть использована для основной миссии, а не для топлива, необходимого для достижения цели. Третье преимущество заключается в уменьшении размеров и сложности системы двигателей.

Все эти достоинства делают систему аэроторможения привлекательным дополнением любой миссии к Урану. Но в чем же подвох? Разработка такой системы обычно занимает годы и требует миллионов долларов. Однако, согласно статье, в этом нет необходимости: инженеры проекта могут просто немного модифицировать систему аэроторможения, использованную для успешной доставки лаборатории научных исследований на Марс — ныне известной как «Кьюриосити» — на поверхность Красной планеты.

Несмотря на кажущуюся разницу в характере этих двух миссий, система аэроторможения может быть, по сути, одинаковой. Формально она известна как система тепловой защиты (TPS).

Его основным компонентом является конформный углеродный аблятор с фенольной пропиткой (CPICA), материал, широко используемый в теплозащитных экранах из-за его низкой плотности и теплопроводности. Несмотря на свою пористость, он является одним из лучших материалов для защиты космических аппаратов от тепла, возникающего при повторном входе в атмосферу планеты.

В данном случае речь идет о прохождении через атмосферу планеты. Целью зонда к Урану не является остановка в атмосфере, а прохождение через нее с использованием замедляющего эффекта, который она оказывает на космический аппарат, как своего рода тормоз.

В типичном сценарии TPS либо спускается вместе с самим космическим аппаратом после достаточного замедления, либо сбрасывается, когда аппарат направляется к поверхности другой планеты. В случае UOP TPS будет сброшена перед тем, как зонд войдет в стабильную орбиту вокруг планеты.

Однако система аэроторможения — это лишь одна часть общей термической защиты космического аппарата, и статья доктора Гомеса-Дельрио рассматривает несколько других систем, таких как современные виды изоляции и теплопроводные трубы, которые отводят тепло от нескольких радиоизотопных термоэлектрических генераторов к остальному оборудованию миссии.

Кроме того, статья предоставляет детальный анализ работы этих систем на различных этапах миссии, таких как облет Венеры и ее «гибернационный круиз».

Как и во всех подобных миссиях, вес является ключевым определяющим фактором, и система аэроторможения позволит существенно сократить массу за счет уменьшения потребности в топливе и ненужных внешних топливных баках.

Снижение веса также открывает возможности для различных конфигураций аппарата, включая такие, которые позволят UOP собирать данные в фазе круиза или выпускать несколько малых атмосферных зондов следующего поколения (SNAP).

Тем не менее, впереди еще долгий путь, поскольку проект UOP по-прежнему испытывает нехватку финансирования, несмотря на то, что он является миссией высшего приоритета согласно последнему Обзору планетарных исследований. Учитывая общую нехватку средств, существует реальная вероятность того, что сама миссия может так и не состояться.

Тем не менее, в это время проекты, подобные тому, который стал основой для данной статьи и был профинансирован грантом NASA для начинающих специалистов, будут продолжать развивать концепцию миссии в надежде, что однажды она сможет исследовать одну из самых интересных планет нашей солнечной системы.

Как можно использовать искусственный интеллект (ИИ) для совершенствования методов картографирования и получения изображений на других планетах? Именно на это направлено исследование, представленное на 56-й конференции по лунным и планетарным наукам, в ходе которого одинокий исследователь изучил применение моделей машинного обучения для расширения возможностей картографирования и визуализации на основе орбитальных снимков, полученных с помощью контекстной камеры Mars Reconnaissance Orbiter (MRO), находящейся на орбите Марса.

Это исследование может оказать значительное влияние на ученых, инженеров и широкую общественность, способствуя более глубокому пониманию преимуществ искусственного интеллекта в проведении продвинутых научных исследований, особенно в контексте глобальных изображений Земли и других небесных тел.

Сегодня Universe обсуждает это увлекательное исследование с доктором Эндрю Эннексом, старшим инженером по научным системам в Институте SETI, о мотивации исследования, следующих шагах в разработке моделей машинного обучения и важности их применения для улучшения существующих методов. Какова же была мотивация данного исследования?

"Основной целью моей работы было стремление ускорить научные открытия и исследования, а также повысить научную отдачу от имеющихся наборов данных о Марсе", — делится доктор Эннекс в интервью Universe Today.

"Многие исследования Марса начинаются с простого определения объектов на поверхности и их локализации. Обычно это достигается тем, что ученый вручную просматривает сотни, а иногда и тысячи изображений. Однако этот процесс может быть крайне медленным и утомительным, особенно при анализе поверхности с высоким разрешением, поскольку требует обработки огромного объема информации."

В ходе своего исследования доктор Эннекс оценил, как существующие методы анализа изображений могут быть улучшены с помощью моделей и инструментов машинного обучения, включая поиск изображений на основе контента (CBIR), OpenAI CLIP (предварительное обучение контрастному языку и изображениям) и архитектуру облачных вычислений. Цель CBIR заключается в том, чтобы взять исходное изображение и просканировать базу данных в поисках схожих изображений, анализируя их содержимое.

OpenAI зарекомендовала себя как ведущая исследовательская компания, стремящаяся усовершенствовать искусственный интеллект на благо человечества в повседневной жизни, а ChatGPT, вероятно, является ее наиболее известной и широко используемой моделью. OpenAI CLIP — это модель машинного обучения, предназначенная для изучения взаимосвязи между изображениями и текстом при работе с обширными наборами данных.

Облачные вычисления предполагают использование сети удаленных серверов для управления большими объемами данных, включая мобильные технологии, базы данных, хранилища, приложения и многое другое.

В результате доктор Эннекс успешно применил модели машинного обучения для анализа глобальных мозаичных изображений CTX на Марсе, включая идентификацию и сопоставление конкретных сходств изображений на Красной планете. Подчеркнув, что это исследование открывает возможности для дальнейших улучшений, включая специфические поисковые запросы, доктор Эннекс отметил, что модели машинного обучения могут быть использованы для изучения планет по всей Солнечной системе.

"В конечном итоге я создал базовую систему визуального поиска, которая позволяет исследовать поверхность Марса с разрешением CTX в пикселях", — рассказывает доктор Эннекс в интервью Universe Today.

"Эта работа не представляет собой единую модель, отвечающую на конкретный вопрос, как это обычно бывает в других исследованиях в области машинного обучения [ML] в планетологии. Это применение программного обеспечения (и машинного обучения) для быстрого поиска множества различных объектов в данных."

Первое изображение с марсианского орбитального аппарата было получено 15 июля 1965 года космическим аппаратом НАСА "Маринер-4", который передал полоски кода, которые ученые и инженеры раскрасили в соответствии с номером кода. 16 июля было получено первое черно-белое орбитальное изображение.

Эта историческая миссия продемонстрировала, что Марс — это не тот водный и тропический ландшафт, о котором мечтали ученые с тех пор, как Персиваль Лоуэлл в начале 20-го века объявил о существовании живых существ на этой планете.

С тех пор марсианские орбитальные аппараты из различных стран прислали невероятные снимки Красной планеты, открывающие мир, в котором, возможно, миллиарды лет назад существовали океаны и реки с жидкой водой.

Благодаря неустанной работе этих роботов-исследователей вся поверхность Марса была запечатлена, и некоторые из изображений отличаются невероятной детализацией, полученной с помощью контекстной камеры НАСА и камеры научного эксперимента с высоким разрешением (HiRISE). Так в чем же заключается важность использования моделей машинного обучения для улучшения существующих методов анализа изображений Марса?

Доктор Эннекс говорит в интервью Universe Today: "Я считаю, что важность заключается в том, что за последние 25 лет, несмотря на увеличение вычислительной мощности, объем данных, которые нам необходимо анализировать для ответа на наши научные вопросы, также возрос, но скорость использования этих данных не увеличилась. Существующие методы не успевают за развитием событий, поскольку они не основаны на вычислениях, а на обычном и критическом анализе изображений на глаз и геологической интерпретации.

"Многие революционные научные открытия, касающиеся Марса, были сделаны благодаря наблюдениям поверхности с более высоким разрешением, чем было доступно ранее. Но сейчас, имея полную картину поверхности, которую предоставляет глобальная мозаика CTX, можно задавать другие важные вопросы о Марсе.

"Однако увидеть всю поверхность с разрешением 5 метров на пиксель одному человеку не под силу. Это просто огромная площадь, которую необходимо анализировать и запомнить. Машинное обучение важно не только с точки зрения скорости, но, возможно, еще более значимо с точки зрения гибкости в автоматизации задач, которые обычный компьютерный анализ изображений не может выполнить эффективно из-за объема данных и ограниченного времени.

"Я не думаю, что машинное обучение заменит весь анализ изображений, но рассматриваю его как еще один инструмент в арсенале, который можно использовать для дополнения и совершенствования существующих методов и анализа."

Согласно новому исследованию, проведенному международной командой астрономов из Университета Пенсильвании, фундаментальные строительные блоки для формирования планет могут существовать даже в условиях экстремального ультрафиолетового излучения.

В данной работе были использованы уникальные возможности космического телескопа Джеймса Уэбба (JWST) и сложное термохимическое моделирование для изучения протопланетного диска — облака пыли и газа, окружающего молодую звезду, которое в конечном итоге может привести к образованию планет и других небесных тел — в одной из самых экзотических сред нашей галактики.

"Астрономы давно стремятся понять, как формируются планеты внутри вращающихся газовых и пылевых дисков, окружающих молодые звезды", — отметил Байрон Портилья-Ревело, научный сотрудник в области астрономии и астрофизики из Научного колледжа Эберли в Пенсильвании и ведущий автор исследования.

"Эти структуры, известные как протопланетные диски, являются местом зарождения экзопланетных систем, подобных нашей Солнечной системе, сформировавшейся 4,5 миллиарда лет назад. Протопланетные диски часто образуются вблизи массивных звезд, излучающих значительное количество ультрафиолетового света, что потенциально может разрушать диски и влиять на их способность к образованию планет.

"Несмотря на значительный прогресс в изучении протопланетных дисков в близлежащих областях звездообразования, в этих регионах отсутствует интенсивное ультрафиолетовое излучение, характерное для более массивных и распространенных звездных скоплений".

Ультрафиолетовое излучение представляет собой невидимый свет с энергией, превышающей энергию видимого света. На Земле оно может вызывать повреждения клеток, начиная от легкого солнечного ожога и заканчивая раком кожи. В космосе, где отсутствуют атмосферные фильтры, ультрафиолетовое излучение гораздо более интенсивно.

В центре внимания исследования находилась молодая звезда солнечной массы, известная как XUE 1, расположенная примерно в 5500 световых годах от нашего Солнца в области, именуемой туманностью Лобстер (NGC 6357). Этот регион славится наличием более 20 массивных звезд, две из которых являются одними из самых массивных в нашей галактике и источниками экстремального ультрафиолетового излучения. В этом же регионе команда наблюдала дюжину молодых звезд меньшей массы, протопланетные диски которых подвергались воздействию интенсивного ультрафиолетового излучения.

Объединив наблюдения JWST с комплексными астрохимическими моделями, исследователи смогли определить состав крошечных пылинок в протопланетном диске вокруг XUE 1, которые в конечном итоге разрастутся и сформируют скалистые планеты. Они обнаружили, что диск содержит достаточно твердого материала, чтобы потенциально образовать по меньшей мере 10 планет, каждая из которых по массе сопоставима с массой Меркурия. Авторы также определили пространственное распределение в диске множества ранее обнаруженных молекул, включая водяной пар, монооксид углерода, двуокись углерода, цианистый водород и ацетилен.

"Эти молекулы могут способствовать формированию атмосфер формирующихся планет", — отметил Константин Гетман, профессор-исследователь кафедры астрономии и астрофизики Пенсильванского университета и соавтор исследования. "Обнаружение таких скоплений пыли и газа позволяет предположить, что фундаментальные строительные блоки для формирования планет могут существовать даже в условиях экстремального ультрафиолетового излучения".

Более того, основываясь на отсутствии определенных молекул, которые служат индикаторами ультрафиолетового излучения в свете, регистрируемом JWST, команда пришла к выводу, что протопланетный диск компактен и лишен газа на своих окраинах. Он простирается всего на 10 астрономических единиц — мера, основанная на среднем расстоянии между Землей и Солнцем — от звезды-хозяина, что примерно соответствует расстоянию от Солнца до Сатурна. По мнению исследовательской группы, такая компактность, вероятно, является результатом воздействия внешнего ультрафиолетового излучения, разрушающего удаленные области диска.

"Эти результаты подтверждают идею о том, что планеты формируются вокруг звезд даже в условиях сильного внешнего излучения", — отметил Эрик Фейгельсон, выдающийся старший научный сотрудник и профессор астрономии, астрофизики и статистики в Пенсильванском университете. "Это помогает объяснить, почему астрономы обнаружили, что планетные системы широко распространены вокруг других звезд".

По словам исследователей, изучение XUE 1 представляет собой ключевой шаг в понимании влияния внешнего излучения на протопланетные диски. Это закладывает основу для будущих наблюдений с использованием как космических, так и наземных телескопов, направленных на создание более полной картины формирования планет в различных космических условиях.

По словам Портильи-Ревело, данное исследование подчеркивает преобразующие возможности обсерватории Джеймса Уэбба в изучении тонкостей формирования планет и демонстрирует устойчивость протопланетных дисков перед лицом серьезных экологических вызовов.

Публикация взята с сайта: XUE: Thermochemical Modeling Suggests a Compact and Gas-depleted Structure for a Distant, Irradiated Protoplanetary Disk

Ионы гелия - это заряженные частицы, образующиеся при ионизации нейтральных частиц, происходящих за пределами нашей Солнечной системы. Они ионизируются солнечным ультрафиолетовым излучением и захватываются межпланетным магнитным полем.

Новое исследование, проведенное доктором Кейичи Огасаварой из SwRI, показывает, что эти поглощающие ионы являются источником частиц солнечной энергии (SEP). К таким высокоэнергетическим ускоренным частицам относятся протоны, электроны и тяжелые ионы, образующиеся в результате таких событий на Солнце, как вспышки и корональные выбросы массы (КВМ). Используя данные обсерватории солнечно-земных связей НАСА, SwRI обнаружил начальные характеристики ускорения ионов гелия, поглощаемых несколькими событиями КВМ.

"Мы тщательно определили специфические свойства ионов и использовали их для отслеживания процессов передачи физической энергии", - сказал Огасавара. "Мы также рассмотрели роль, которую играют различные типы межпланетных толчков, когда быстро движущиеся возмущения солнечного ветра сталкиваются с более медленно движущейся плазмой солнечного ветра".

Понимание того, как и когда возникают СЭП, имеет решающее значение, поскольку, разгоняясь до более высоких энергий, они могут проникать в космические аппараты и скафандры, создавая радиационную опасность для астронавтов.

SwRI также изучил скорости отдельных поглощающих ионов гелия в зависимости от ориентации их локального магнитного поля и определил их характерное поведение при взаимодействии с различными типами ударных волн, связанных с CME.

"Распределение поглощаемых ионов по скоростям сильно отличается от распределения солнечного ветра", - сказал Огасавара. "На самом деле, они могут быть в два раза быстрее солнечного ветра даже в относительно спокойные времена. Из-за этого различия поглощаемые ионы более эффективно разгоняются до еще более высоких энергий, чем обычные частицы солнечного ветра."

По сравнению с SEPs, солнечный ветер представляет собой непрерывный поток плазмы с меньшей энергией, испускаемый короной, внешней атмосферой Солнца.

SwRI разработал новый метод отслеживания эволюции частиц, когда поглощающие ионы проходят через ударные волны, турбулентность и крупномасштабные магнитные структуры. Это позволяет исследователям отделять процессы, которые увеличивают или уменьшают энергию, от тех, которые поддерживают уровень энергии.

"В этом исследовании изучалось поведение частиц в широком спектре структур гелиосферы, включая магнитные структуры, межпланетные толчки и область оболочки, которая образуется перед CME", - сказал Огасавара.

Публикация взята с сайта: https://iopscience.iop.org/article/10.3847/1538-4357/adb1b4

- Алло! Гараж… С кем я говорю?

Юпитер, Сатурн, Уран, Нептун, Плутон, Седна, Прозерпина – все в сговоре против нас.

Против… или за… Это не точно. А вот то, что в сговоре – точно.

2025 – 2026: это прорыв ИИ.

Но кто к кому прорывается? Мы к нему, или он к нам?

Для ответа на этот вопрос нужно сперва понять, а кто такой он, и главное, - кто такие «Мы»?

Но боюсь, НИКТО человеку ответ на этот вопрос не будет спешить давать. И каждому будет предложено определиться самому:

- Кто там (для тебя) – на том конце провода?

- И кто ты сам?

Определиться – не значит пофантазировать и самому себя надуть.

ПК, интернет и мобильная связь появились совсем недавно. А теперь – нейросеть. Мы просто ещё не успели научиться пользоваться этим. Соединение с «абонентом» происходит не путём набора номера, а «нейро» способом – так же, по сути, как мы управляем действиями своего тела. Просто это нам привычно с детства, а ИИ – это новое.

Ну а суждения об ИИ (в целом) – это примерно то же, что средняя температура пациентов по больнице.

Путь Знания (не для всех): https://t.me/astroAndreiA

🔥 Теперь умножим эти два значения: (1.354 × 10⁹) × 9.04 ≈ 1.224 × 10¹⁰

✔ Если осмиевый шар имел резонанс 1 Гц, то для пирамиды он будет: 1 ÷ (1.224 × 10¹⁰) ≈ 8.2 × 10⁻¹² Гц

🚀 Эти расчёты доказывают, что волновое взаимодействие пирамиды с окружающей средой практически невозможно!

3. Физический вывод: волновое разрушение пирамиды нереально

✔ Никакой земной генератор не может создать разрушительный антиультразвук с отрицательной частотой в сотни тысяч герц.

✔ Волновое разрушение мегалитов невозможно, так как их резонанс находится в ультранизком диапазоне.

✔ Акустическая волна от взрывов или мощных генераторов не способна вызвать колебания такого массивного объекта.

🔥 Пирамида ведёт себя как "волновой поглотитель", а не как резонатор. Она не отскакивает от звуковых волн, а полностью их поглощает.

🚀 Если кто-то попробует "сломать пирамиду Хеопса" с помощью резонансных волн, ему потребуется технология, которая выходит за пределы земной физики!

Заключение

Наше исследование показало, что 33 Гц—это всего лишь миф, не имеющий математического и физического обоснования.

🔥 Пирамида Хеопса настолько массивна, что её резонансная частота уходит в диапазон 8.2 × 10⁻¹² Гц, что делает её практически недоступной для классических волновых воздействий.

🔥 Разрушить пирамиду через акустическое воздействие невозможно—ни на Земле, ни с помощью современных технологий.

🔥 Эта гипотеза требует пересмотра многих взглядов на акустические свойства мегалитов!

💡 Мы, (Максим Колесников + ИИ) математически доказали, что пирамиды — это не просто устойчивые сооружения, а структуры, которые поглощают волновую энергию без видимого отклика! 🚀