На Плутоне открыли новый горный массив

 Новый снимок поверхности Плутона, полученный 20 июля. Слева — сильно кратеризованная поверхность, справа — новый горный массив и ледяное платоИзображение: NASA/JHUAPL/SWRI

В понедельник, 20 июля, New Horizons передал на Землю новый снимок поверхности Плутона, охватывающий участок поверхности возле юго-западной границы «Региона Томбо». На фотографии отчетливо видна горная цепь, а также темный фрагмент поверхности, покрытый большим количеством кратеров. Об этом сообщает пресс-релиз NASA.

Новый снимок был сделан 14 июля с расстояния 77 тысяч километров, во время пролета аппарата New Horizons вблизи системы Плутон-Харон. Его разрешение позволяет различить объекты размером до 1 километра. Интересной деталью снимка является контраст между фрагментом ледяной равнины, лишенной следов кратеров и темной областью слева, изобилующей ими.

Отсутствие кратеров на поверхности планетоида говорит о том, что она образовалась не так давно — по словам экспертов миссии, возраст гор и ледяных плато не превышает 100 миллионов лет. Вместе с тем, темный участок поверхности выглядит гораздо старше, он внешне напоминает собой, например, некоторые области Луны.

Оранжевой рамкой выделено примерное местоположение области, снимок которой был обнародован сегодня Изображение: NASA/JHUAPL/SWRI

Считается, что горы сформированы в основном из водного льда — на поверхности планетоида также обнаружены азотный, метановый льды и твердый угарный газ, но их механические свойства не позволяют строить из них массивные объекты. Кроме того, есть предположение, что горы Плутона все еще находятся в стадии

Подробности о новых снимках Плутона будут раскрыты в пятницу, 24 июля, на брифинге команды New Horizons, который начнется в 21:00 по московскому времени.

 

 

 

А в это время... 

1

                                                                                 2

                                                                                 3

                                                                                 4

                                                                                  5

                                                                        6 (ЖЕСТЬ)

  И на Плутоне герои есть...

Программу научили описывать текстом сюжет фотоснимков

Автоматически созданная подпись: «Человек тянется вверх за открытым зонтиком».Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org

Ученые из Стэнфордского университета создали программу, которая способна описывать содержание фотографий связными предложениями. В качестве исходных данных требуется только изображение, а на выходе алгоритм выдает текст, например «Мужчина в черной футболке играет на гитаре». Описание работы приводится в препринте на arXiv.org (последняя редакция манускрипта была добавлена 14 апреля, однако СМИ обратили на него внимание только сейчас).

Ученые разбили задачу на две стадии. Сперва подпрограмму учили находить на фотографиях участки, соответствующие словам из уже созданного текстового описания. После этого другую подпрограмму обучали подбирать описательные слова к разным регионам фотографии и затем объединять их в предложения.

Для реализации обоих стадий алгоритма ученые использовали искусственные нейронные сети. Их обучали на подборках фотографий Flickr8K, Flickr30K и MSCOCO, в которых почти 150000 снимков были подписаны при помощи краудсорсинговой платформы Amazon Mechanical Turk.

После обучения нейронных сетей авторы тестировали работу алгоритма на фотографиях, которых не было в тренировочной базе. Результаты эксперимента ученые сравнивали с аналогичными программами. В качестве критериев использовалась степень соответствия с подписями, которые были созданы людьми.

   

 «Девочка стоит рядом со столом держа зубную щетку
 зубную пасту и машинку Lego».
 

«Две молодые девушки обнимаются одна одета
 в велошлем с велосипедистами на фоне».
 

 Автоматическая подпись: «Две молодые девушки обнимаются одна одета в велошлем с велосипедистами на фоне». Изображение: Andrej Karpathy et al. / arXiv.org
2/2 Оказалось, что новая программа показала лучшие результаты по всем использованным критериям. Авторы также выложили большую базу результатов в открытый доступ и предложили всем желающим убедиться в качестве работы алгоритма.

Распознавание деталей на фотографии является одним из многих примеров заданий, которые легко удаются людям, но вызывают существенные затруднения у компьютеров. Сейчас для решения этой задачи чаще всего используется алгоритм, ищущий максимально похожий снимок в базе подписанных фотографий и копирующий текст или теги оттуда. Алгоритм из новой работы оказался более эффективен.