Cientistas planetários estimam que a cada ano, cerca de 500 meteoritos sobrevivem à viagem de fogo pela atmosfera da Terra e caem na superfície do nosso planeta. A maioria é bem pequena, e menos de 2% deles são recuperados. Embora a maioria das rochas do espaço possa não ser recuperável devido ao fato de acabar em oceanos ou remotos, áreas inacessíveis, outras quedas de meteoritos simplesmente não são testemunhadas ou conhecidas.

Mas a nova tecnologia aumentou o número de quedas conhecidas nos últimos anos. O radar Doppler detectou quedas de meteoritos, bem como redes de câmeras totalmente no céu, especificamente à procura de meteoros. Adicionalmente, o aumento do uso de câmeras de controle e câmeras de segurança permitiu avistamentos mais casuais e dados sobre bolas de fogo e possíveis quedas de meteoritos.

Uma equipe de pesquisadores agora está aproveitando os avanços tecnológicos adicionais, testando drones e aprendizado de máquina para buscas automatizadas de pequenos meteoritos. Os drones são programados para voar em um padrão de pesquisa de grade em um "campo espalhado" projetado para uma queda recente de meteorito, tirar fotos sistemáticas do terreno sobre uma grande área de levantamento. A inteligência artificial é então usada para pesquisar as imagens para identificar meteoritos em potencial.

"Essas imagens podem ser analisadas usando um classificador de aprendizado de máquina para identificar meteoritos no campo, entre muitos outros recursos, "disse Robert Citron, da Universidade da Califórnia, Davis, em um artigo recente publicado em publicado em Meteorítica e ciência planetária .

Citron e seus colegas testaram sua configuração conceitual de drones várias vezes, principalmente recentemente na área de uma queda de meteorito conhecida em 2019 perto do Lago Walker, Nevada. Seu classificador de meteorito de prova de conceito implanta uma combinação de "diferentes redes neurais de convolução para reconhecer meteoritos a partir de imagens obtidas por drones em campo, "escreve a equipe.

Embora este teste específico tenha revelado uma série de falsos positivos para rochas anteriormente não identificadas, o software foi capaz de identificar corretamente os meteoritos de teste colocados pelos pesquisadores no leito do lago seco em Nevada. Citron e sua equipe estão muito otimistas sobre o potencial de seu sistema, particularmente na busca de pequenos meteoritos e na sua localização em regiões remotas.

Citron disse à Universe Today que o principal desafio para configurar o sistema foi montar um conjunto de dados de treinamento para o classificador de aprendizado de máquina.

"Uma vez que uma futura queda de meteorito pode ocorrer em qualquer terreno, "ele disse por e-mail, "o sistema precisava de um algoritmo de detecção de objetos treinado com exemplos de muitos tipos de meteoritos em vários tipos de terreno. Para criar uma rede de detecção de objetos devidamente treinada, milhares de imagens de exemplo são necessárias. "

Citron e seus colegas reuniram imagens de meteoritos da Internet e adicionaram fotos "posadas" de meteoritos de sua coleção em vários terrenos. Isso permitiu que eles treinassem adequadamente o modelo de aprendizado de máquina para minimizar o número de rochas comuns sinalizadas como detecções falsas.

Em seguida, eles realizaram dez voos de teste com um drone quadricóptero em dois locais do campo projetado de Nevada, que é a área de queda de meteoritos esperada com base em dados de trajetória de quatro estações da Rede de Rastreamento e Recuperação de Meteoritos da NASA, parte do Observatório Global Fireball.

"Felizmente, a cada teste de campo, ganhamos mais dados que podemos incorporar ao conjunto de dados e usar para retreinar a rede de detecção de objetos e melhorar a precisão, "Citron disse." Então, continuaremos a tentar melhorar a precisão da detecção. Atualmente, precisamos de um drone melhor com uma câmera de resolução mais alta. "

Estudar meteoritos e conhecer suas origens ajuda os cientistas a determinar a composição de cerca de 40 famílias de asteróides no cinturão de asteróides, e também ajuda a compreender a evolução inicial do sistema solar. Os pesquisadores disseram que as informações da rede de câmeras remotas combinadas com a capacidade de encontrar e estudar meteoritos recém-caídos são cruciais para determinar qual família de asteróides pode ter produzido os detritos meteoríticos, e se foi de um evento de colisão específico.

"Se o meteorito puder ser recuperado, a curva de luz e o perfil de desaceleração de uma bola de fogo também fornecem informações sobre como sua energia cinética é depositada na atmosfera da Terra, "a equipe escreveu em seu artigo." Essa informação pode ser usada para melhorar as previsões em que altitude os asteróides deste tipo de fragmento de material são grandes o suficiente para causar explosões aéreas prejudiciais. "

Contudo, encontrar meteoritos de uma queda observada pode ser muito difícil, uma vez que os meteoritos podem ser espalhados por uma vasta área.

"Quedas menores são mais frequentes, mas entregam menos fragmentos de meteoritos que são, portanto, mais difíceis de localizar, "Disse Citron." Leva aproximadamente 100 horas-homem para encontrar um fragmento de meteorito, portanto, se pudermos melhorar isso, poderemos amostrar mais dessas pequenas quedas e obter uma visão melhor das órbitas e, portanto, das regiões de origem dos meteoros que se aproximam. "

Citron disse que o sistema de drones de sua equipe se destina a quedas menores que não atrairiam caçadores de meteoritos. Mas o trabalho da equipe atraiu a admiração de um famoso caçador de meteoritos, Geoffrey Notkin, dos "Homens Meteoritos" do Discovery Channel.

"O trabalho atual do Dr. Citron nesta área é fascinante, especialmente seus experimentos ousados ​​com drones em situações do mundo real, "Notkin disse por e-mail." O conceito mais interessante aqui é o acoplamento de drones modernos com aprendizado de máquina que podem reconhecer as características visuais de meteoritos in situ. Tempo dado, esta metodologia pode eliminar um pouco do tédio de procurar meteoritos recém-caídos a pé e também facilitar a recuperação em áreas que são difíceis ou perigosas para os humanos procurarem pessoalmente. "

Notkin acrescentou que há muito tempo pensa que drones e veículos aéreos desengatados (UAVs) podem desempenhar um papel útil na recuperação de meteoritos, e de fato, ele realizou alguns experimentos iniciais em 2010 e 2011, mas os drones e UAVs da época ou não eram avançados o suficiente ou não estavam disponíveis para pessoal não militar.

Mas como a tecnologia continua a melhorar, Citron disse, e "com um conjunto de dados de treinamento maior, esquema de classificação atualizado, e hardware de imagem aprimorado, o aprendizado de máquina acoplado a um levantamento autônomo de drones pode ser uma ferramenta valiosa para aumentar o número de fragmentos de meteoritos encontrados em quedas recentes. "