Вышедшие номера
Анализ ударных лунных объектов с использованием методов глубокого машинного обучения и построения нейронных сетей
Российский научный фонд, Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами, 24-22-00260
Андреев А.О. 1,2, Колосов Ю.А.1, Нефедьев Ю.А. 1, Чухланцева Е.А.1
1Казанский (Приволжский) федеральный университет, Казань, Россия
2Казанский государственный энергетический университет, Казань, Россия
Email: andreev.alexey93@gmail.com, koloyra@gmail.com, star1955@yandex.ru, Lizaika@list.ru
Поступила в редакцию: 2 мая 2024 г.
В окончательной редакции: 12 августа 2024 г.
Принята к печати: 30 октября 2024 г.
Выставление онлайн: 6 декабря 2024 г.

Рассмотрена задача построения каталога лунных ударных кратеров с использованием методов глубокого машинного обучения и построения нейронных сетей. Разработан метод анализа спутниковых наблюдений для выявления ударных образований на лунной поверхности. Проведен анализ структуры ударных объектов и их связи с медленными астероидами. Созданный каталог планируется в дальнейшем использовать для оценки содержания полезных ресурсов на Луне. Ключевые слова: околоземные астероиды, ударные кратеры, нейронные сети.
  1. R. Brasser, S.J. Mojzsis, S.C. Werner, O. Abramov. Icarus, 361, 114389 (2021). DOI: 10.1016/j.icarus.2021.114389
  2. В.В. Шевченко. Космическая техника и технологии, 1 (20), 5 (2018)
  3. D.P. Hamilton. Электронный ресурс. Режим доступа: https://janus.astro.umd.edu/astro/impact/
  4. P.A. Bland, N.A. Artemieva, G.S. Collins, W.F. Bottke, D.B.J. Bussey, K.H. Joy. Lunar and Planetary Science, XXXIX, 2045-1 (2008). https://www.researchgate.net/ publication/236834191_Asteroids_on_the_Moon_Projectile _survival_during_low_velocity_impact
  5. E.J. Speyerer, R.Z. Povilaitis, V.S. Robinson, P.C. Thomas, R.V. Wagner. Nature, 538 (7624), 215 (2016). DOI: 10.1038/nature19829
  6. Z. Yue, B.C. Johnson, D.A. Minton, H.J. Melosh, K. Di, W. Hu, Y. Liu. Nature Geoscience, 6, 435 (2013). DOI: 10.1038/ngeo1828
  7. D. Nesvorny, F.V. Roig, D. Vokrouhlicky, W.F. Bottke, S. Marchi, A. Morbidelli, R. Deienno. Icarus, 399, 115545 (2023). DOI: 10.1016/j.icarus.2023.115545
  8. M.-H. Zhu, N. Artemieva, A. Morbidelli, Q.-Z. Yin, H. Becker, K. Wunnemann. Nature, 571, 226 (2019). DOI: 10.1038/s41586-019-1359-0
  9. O. Sun, W. Fa, M.-H. Zhu, J. Du. Icarus, 404, 115688 (2023). DOI: 10.1016/j.icarus.2023.115688
  10. M.-H. Zhu, A. Morbidelli, W. Neumann, Q.-Z. Yin, J.M.D. Day, D.C. Rubie, G.J. Archer, N. Artemieva, H. Becker, K. Wunnemann. Nature Astronomy, 5, 1286 (2021). DOI: 10.1038/s41550-021-01475-0
  11. Q.-L. Li, Q. Zhou, Y. Liu, Z. Xiao, Y. Lin, J.-H. Li, H.-X. Ma, G.-Q. Tang, S. Guo, X. Tang, J.-Y. Yuan, J. Li, F.-Y. Wu, Z. Ouyang, C. Li, X.-H. Li. Nature, 600, 54 (2021). DOI: 10.1038/s41586-021-04100-2
  12. A.O. Andreeva, E.N. Akhmedshina, L.A. Nefedyev, Yu.A. Nefedyev, N.Yu. Demina. Astronomy Reports, 65 (5), 435 (2021). DOI: 10.1134/S1063772921060019

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.