ด้วยความช่วยเหลือจากเทคโนโลยี Machine Learning ทำให้นักวิทยาศาสตร์ค้นพบข้อมูลการพุ่งชนของอุกกาบาตบนพื้นผิวดาวอังคารจากข้อมูลเก่าของยาน InSight และพบว่าแรงสั่นสะเทือนนั้นสามารถส่งลงไปลึกถึงแมนเทิลของดาวอังคารได้เลย

อย่างที่ทราบกันดีว่ายาน InSight ได้ยุติการทำงานไปตั้งแต่ปี 2022 แล้วแต่ข้อมูลคลื่นแผ่นดินไหว (Seismic Waves) จำนวนมากก็ยังคงมีการมาวิเคราะห์ต่อเนื่อง ล่าสุดได้มีงานวิจัยเปรียบเทียบจับคู่กับข้อมูลแผ่นดินไหวบนดาวอังคารกับภาพหลุมอุกกาบาตที่พบโดยยานมาร์สเรคองเนซองส์ออร์บิเตอร์ (Mars Reconnaissance Orbiter หรือ MRO)

ถึงแม้ก่อนหน้านี้จะเคยมีการจับคู่ข้อมูลเหตุการณ์แผ่นดินไหวกับภาพถ่ายหลุมอุกกาบาตที่เกิดขึ้นใหม่ แต่ครั้งนี้เป็นครั้งแรกที่พบการชนที่สัมพันธ์กับแรงสั่นสะเทือนในบริเวณ Cerberus Fossae ซึ่งเป็นพื้นที่ที่มีแผ่นดินไหวเกิดขึ้นบ่อยที่สุด และอยู่ห่างจาก InSight ถึง 1,640 กิโลเมตร

ภาพถ่ายของอุปกรณ์ตรวจจับคลื่นแผ่นดินไหวของยาน InSight ในช่วงระหว่างการติดตั้ง

หลุมอุกกาบาตที่กล่าวถึงนี้มีขนาดเส้นผ่านศูนย์กลาง 21.5 เมตร และอยู่ค่อนข้างไกลจากยาน InSight มาก ซึ่งเหตุการณ์พุ่งชนในครั้งนั้นก็ไม่ควรที่จะส่งคลื่นแรงสั่นสะเทือนจนมาถึง InSight ได้ แต่การที่คลื่นแรงสั่นสะเทือนเดินทางจนมาถึง InSight ได้นั้นหมายความว่าคลื่นของแรงสั่นสะเทือนที่สามารถเดินทางผ่านชั้นแมนเทิลของดาวอังคารมาได้

การที่คลื่นแผ่นดินไหวเดินทางไปในชั้นแมนเทิลของดาวอังคารนั้นทำให้คลื่นแผ่นดินไหวเดินทางไปได้เร็วและไกลขึ้น คลื่นแผ่นดินไหวจึงเดินทางมาถึง InSight ที่อยู่ห่างหลายพันกิโลเมตรได้ และด้วยระยะทางจากตำแหน่งหลุมอุกกาบาตนั้นไกลจากยาน InSight เป็นอย่างมากทำให้ยากต่อการนำข้อมูลของรูปภาพกับคลื่นแรงสั่นสะเทือนมาเทียบกัน ด้วยเหตุนี้การมาถึงของเทคโนโลยี AI หรือ Machine Learning จึงช่วยให้การค้นหาตำแหน่งการเกิดหลุมอุกกาบาตใหม่บนดาวอังคารเป็นไปอย่างง่ายดาย

Jet Propulsion Laboratory (JPL) ได้พัฒนาอัลกอริทึม Machine Learning เพื่อตรวจจับร่องรอยการชนของอุกกาบาต เครื่องมือนี้สามารถตรวจสอบภาพถ่ายขาวดำหลายหมื่นภาพจากกล้อง Context Camera บน MRO และระบุจุดที่อาจเป็นร่องรอยการชนของอุกกาบาตที่เพิ่งเกิดขึ้นใหม่ได้ภายในเวลาไม่กี่ชั่วโมง ซึ่งเมื่อเทียบกับการใช้ตาของมนุษย์นั้นต้องใช้เวลาหลายร้อยชั่วโมง

ภาพถ่ายหลุมอุกกาบาต ซึ่งเชื่อว่าเป็นตำแหน่งเดียวกับหลุมที่ก่อให้เกิดคลื่นแผ่นดินไหวส่งมาถึงยาน InSight

Valentin Bickel จากมหาวิทยาลัย Bern ในสวิตเซอร์แลนด์กล่าวว่า “AI ช่วยลดจำนวนภาพที่ต้องตรวจสอบจากหลักหมื่นให้เหลือเพียงไม่กี่ภาพภายในไม่กี่วัน แม้ว่าจะยังไม่แม่นยำเท่ามนุษย์ แต่มันรวดเร็วมาก”

ทีมวิจัยใช้ AI ค้นหาหลุมอุกกาบาตภายในรัศมี 3,000 กิโลเมตรจากตำแหน่งของ InSight จนพบหลุมที่เพิ่งเกิดขึ้นใหม่ 123 แห่ง และคาดว่ามี 49 แห่งที่อาจเชื่อมโยงกับเหตุการณ์แผ่นดินไหว ซึ่งหนึ่งในนั้นคือเหตุการณ์แผ่นดินไหวที่เกิดขึ้นจากหลุมอุกกาบาตจากบริเวณ Cerberus Fossae ที่กล่าวไว้ข้างบนข้างต้น

นับว่า AI สามารถช่วยให้นักวิทยาศาสตร์สามารถแยกแยะเหตุการณ์คลื่นแผ่นดินไหวที่เกิดจากภายในดาวอังคารและเกิดจากการพุ่งชนของอุกกาบาตได้ดียิ่งขึ้น

นอกจากนี้การศึกษานี้ยังแสดงให้เห็นว่า AI สามารถช่วยเพิ่มขีดความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์ของดาวเคราะห์และถูกนำมาใช้เพื่อการค้นหาหลุมอุกกาบาต แผ่นดินถล่ม และร่องรอยฝุ่นพายุบนดาวอังคารได้รวดเร็วและแม่นยำ

เรียบเรียงโดย จิรสิน อัศวกุล
พิสูจน์อักษร ศุภกิจ พัฒนพิฑูรย์

อัปเดตข้อมูลแวดวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยี รู้ทันโลกไอที และโซเชียลฯ ในรูปแบบ Audio จาก AI เสียงผู้ประกาศของไทยพีบีเอส ได้ที่ Thai PBS

ที่มาข้อมูล : NASA

“รอบรู้ ดูกระแส ก้าวทันโลก” ไปกับ Thai PBS Sci & Tech

สรุปประเด็นให้โดย Generative AI

ยาน InSight พบแผ่นดินไหวจากอุกกาบาตพุ่งชนสร้างแรงสั่นสะเทือนลงไปลึกกว่าที่คาด