Exemple d'image de deux météorites déployées lors d'un essai sur le terrain près du lac Walker, Nevada. Les météorites sont marquées de drapeaux orange. Notez l'ombre sombre du drone quadrictoper. Crédit :Robert Citron et al.
Les planétologues estiment que chaque année, environ 500 météorites survivent au voyage enflammé à travers l'atmosphère terrestre et tombent à la surface de notre planète. La plupart sont assez petits, et moins de 2% d'entre eux sont jamais récupérés. Alors que la majorité des roches de l'espace peuvent ne pas être récupérables en raison de se retrouver dans les océans ou à distance, zones inaccessibles, d'autres chutes de météorites ne sont tout simplement pas observées ou connues.
Mais les nouvelles technologies ont augmenté le nombre de chutes connues ces dernières années. Le radar Doppler a détecté des chutes de météorites, ainsi que des réseaux de caméras tout-ciel spécifiquement à la recherche de météores. En outre, L'utilisation accrue des dashcams et des caméras de sécurité a permis des observations et des données plus heureuses sur les boules de feu et les chutes potentielles de météorites.
Une équipe de chercheurs profite désormais d'avancées technologiques supplémentaires en testant des drones et l'apprentissage automatique pour la recherche automatisée de petites météorites. Les drones sont programmés pour effectuer un quadrillage de recherche dans un "champ jonché" projeté pour une récente chute de météorite, prendre des photos systématiques du sol sur une vaste zone d'étude. L'intelligence artificielle est ensuite utilisée pour rechercher parmi les images afin d'identifier les météorites potentielles.
"Ces images peuvent être analysées à l'aide d'un classificateur d'apprentissage automatique pour identifier les météorites sur le terrain parmi de nombreuses autres fonctionnalités, " a déclaré Robert Citron de l'Université de Californie, Davis, dans un article récent publié dans publié dans Météorites et sciences planétaires .
Citron et ses collègues ont testé à plusieurs reprises leur configuration conceptuelle de drone, principalement récemment dans la zone d'une chute de météorite connue en 2019 près du lac Walker, Nevada. Leur classificateur de météorites de preuve de concept déploie une combinaison de « différents réseaux de neurones à convolution pour reconnaître les météorites à partir d'images prises par des drones sur le terrain, " écrit l'équipe.
Bien que ce test spécifique ait révélé un certain nombre de faux positifs pour des roches non identifiées auparavant, le logiciel a pu identifier correctement les météorites d'essai placées par les chercheurs sur le lit du lac asséché du Nevada. Citron et son équipe sont très optimistes quant au potentiel de leur système, en particulier en recherchant de petites météorites et en les trouvant dans des régions éloignées.
Citron a déclaré à Universe Today que le principal défi pour la configuration du système était d'assembler un ensemble de données d'entraînement pour le classificateur d'apprentissage automatique.
"Comme une future chute de météorite pourrait se produire sur n'importe quel terrain, " a-t-il dit par e-mail, « le système avait besoin d'un algorithme de détection d'objets entraîné avec des exemples de nombreux types de météorites sur différents types de terrain. Pour créer un réseau de détection d'objets correctement entraîné, des milliers d'exemples d'images sont nécessaires."
Citron et ses collègues ont rassemblé des images de météorites sur Internet et ajouté des photos « posées » de météorites de leur collection sur divers terrains. Cela leur a permis de former correctement le modèle d'apprentissage automatique pour minimiser le nombre de roches ordinaires signalées comme fausses détections.
Ils ont ensuite effectué dix vols d'essai avec un drone quadricoptère à deux endroits du champ projeté parsemé du Nevada, qui est la zone de chutes de météorites attendues sur la base des données de trajectoire de quatre stations du réseau de suivi et de récupération des météorites de la NASA, fait partie de l'Observatoire mondial des boules de feu.
Un météore brillant capturé par l'une des caméras du Global Fireball Network depuis l'observatoire Rancho Mirage (Eric McLaughlin) le 7 avril. 2019. Crédit :NASA Meteorite Tracking and Recovery Network
"Heureusement, chaque test sur le terrain, nous obtenons plus de données que nous pouvons incorporer dans l'ensemble de données et utiliser pour recycler le réseau de détection d'objets et améliorer la précision, " dit Citron. " Alors, nous continuerons d'essayer d'améliorer la précision de la détection. Actuellement, nous avons besoin d'un meilleur drone avec une caméra à plus haute résolution."
L'étude des météorites et la connaissance de leurs origines aident les scientifiques à déterminer la composition d'une quarantaine de familles d'astéroïdes dans la ceinture d'astéroïdes, et aide également à comprendre l'évolution précoce du système solaire. Les chercheurs ont déclaré que les informations du réseau de caméras distantes combinées à la possibilité de trouver et d'étudier des météorites fraîchement tombées sont cruciales pour déterminer quelle famille d'astéroïdes aurait pu produire les débris météoritiques, et s'il s'agissait d'un événement de collision particulier.
« Si la météorite peut être récupérée, la courbe de lumière et le profil de décélération d'une boule de feu renseignent également sur la manière dont son énergie cinétique se dépose dans l'atmosphère terrestre, " a écrit l'équipe dans son article. "Ces informations peuvent être utilisées pour améliorer les prédictions à quelle altitude les astéroïdes de ce type de matériau sont suffisamment gros pour provoquer des explosions aériennes dommageables."
Cependant, trouver des météorites à partir d'une chute observée peut être très difficile, puisque les météorites peuvent être dispersées sur une vaste zone.
« Les petites chutes sont plus fréquentes mais livrent moins de fragments de météorites donc plus difficiles à localiser, " a déclaré Citron. " Il faut environ 100 heures-homme pour trouver un fragment de météorite, donc si nous pouvons améliorer cela, nous pouvons échantillonner davantage de ces petites chutes et obtenir un meilleur aperçu des orbites et donc des régions sources des météores entrants. »
Un exemple de petit, météorite fraîchement tombée in situ, trouvé et photographié par Geoffrey Notkin. Ce spécimen est Ash Creek, une météorite de pierre L6, qui est tombé le 15 février 2009 dans le comté de McLennan, Texas, après une brillante boule de feu diurne. C'était la première fois qu'un radar Doppler était utilisé pour localiser des spécimens. Crédit :Geoffrey Notkin
Citron a déclaré que le système de drones de son équipe est destiné aux chutes plus petites qui n'attireraient pas les chasseurs de météorites. Mais le travail de l'équipe a suscité l'admiration d'un célèbre chasseur de météorites, Geoffrey Notkin de "Meteorite Men" de Discovery Channel.
« Le travail actuel du Dr Citron dans ce domaine est fascinant, en particulier ses expériences audacieuses avec des drones dans des situations réelles, " Notkin a déclaré par e-mail. "Le concept le plus excitant ici est le couplage de drones modernes avec un apprentissage automatique capable de reconnaître les caractéristiques visuelles des météorites in situ. Temps donné, cette méthodologie pourrait éliminer une partie de la fatigue liée à la recherche à pied de météorites fraîchement tombées et faciliter également les récupérations dans des zones difficiles ou dangereuses pour les humains à rechercher en personne. »
Notkin a ajouté qu'il pensait depuis longtemps que les drones et les véhicules aériens sans équipage (UAV) pourraient jouer un rôle utile dans la récupération des météorites, et en fait, il a réalisé quelques premières expériences en 2010 et 2011, mais les drones et les drones de l'époque n'étaient pas assez avancés ou n'étaient pas disponibles pour le personnel non militaire.
Mais à mesure que la technologie continue de s'améliorer, Citron a dit, et "avec un plus grand ensemble de données d'entraînement, plan de classement mis à jour, et du matériel d'imagerie amélioré, L'apprentissage automatique couplé à une étude de drone autonome pourrait s'avérer un outil précieux pour augmenter le nombre de fragments de météorites trouvés lors de chutes fraîches. »
