В ИИ-каталогах лунных кратеров нашли ошибки

Каталоги кратеров нужны, чтобы изучать историю поверхности Луны, планет и спутников. В них указывают положение кратеров, их размеры и другие параметры. По количеству кратеров ученые оценивают возраст поверхности: чем больше следов ударов, тем дольше участок оставался почти без изменений. А если кратеров мало, значит его могли сравнительно недавно перекрыть лава, лед, пыль или другие геологические процессы.

Автоматический поиск кратеров может сэкономить исследователям годы кропотливой ручной работы. Но, как показала новая работа, итог сильно зависит от того, что считать «совпадением». Для научной работы мало, чтобы алгоритм просто нашел на снимке круглое углубление. Нужно, чтобы он точно поставил кратер на карту и правильно измерил его диаметр. Если ИИ сдвинет кратер в сторону, посчитает один и тот же кратер дважды или ошибется с размером, «поедут» и расчеты. Например, лишние кратеры могут сделать участок старше, чем он есть на самом деле.

«Каталог кратеров — это не просто случайный список окружностей, — сказал доктор Стюарт Роббинс, ведущий автор работы. — Если кратер смещен, продублирован или неправильно измерен, это может повлиять на науку, которая опирается на эти параметры. Например, если для поверхности с модельным возрастом 1 млн лет нужно определенное число кратеров, а ИИ случайно продублирует эти кратеры, модель внезапно удвоит расчетный возраст поверхности».

Роббинс и его коллега Рейчел Хувер сравнили восемь каталогов, составленных ИИ, с большой «мануальной» базой лунных кратеров, которую Роббинс несколько лет собирал сам. Чтобы сравнение было честным, исследователи проверили все восемь каталогов по одним и тем же критериям: кратер должен находиться в правильном месте и иметь верный размер. Точность почти всех баз данных, сформированных ИИ, оказалась ниже заявленной, а в некоторых случаях значения падали более чем в десять раз.

Проблема еще и в том, что один общий процент точности мало что говорит о качестве каталога. Алгоритм может хорошо находить крупные кратеры, но пропускать мелкие. Или наоборот: справляться с небольшими кратерами, но ошибаться на больших.

Исследователи подчеркнули, что они не выступают за то. чтобы совсем отказаться от ИИ в планетологии. «ИИ со временем может изменить каталогизацию кратеров и радикально поменять сбор научных данных, потенциально сэкономив годы работы, — добавил Роббинс. — Но сейчас исследователям не стоит гнаться за ним как за решением всего. Нужно понимать, как эти инструменты работают, где они ошибаются и достаточно ли их качество для конкретной научной задачи».

На обложке генерация Pro Космос