Istraživanje Marsa ne otkriva samo prošlost Crvenog planeta—može nam pomoći predvidjeti budućnost Zemlje i drugih planeta u Sunčevom sustavu.
Istraživanje Marsa pomaže nam ne samo da razumijemo kakav je Crveni planet bio prije milijune godina, već i da shvatimo budućnost terestričkih planeta u Sunčevom sustavu te evoluciju našeg planeta. Algoritmi razvijeni za istraživanje Marsa sada nalaze primjenu na Zemlji, otvarajući nove mogućnosti za predviđanje prirodnih katastrofa i razumijevanje klimatskih promjena. Jedan od takvih alata je revolucionarni algoritam Nested Fusion, koji je prvobitno razvijen za NASA-in rover Perseverance. Ovaj napredni algoritam može preoblikovati načine na koje znanstvenici analiziraju složene podatke, ne samo na Marsu, već i u ključnim istraživanjima ekoloških i klimatskih promjena na Zemlji.
Od Marsa do Zemlje: Široka primjena Nested Fusiona
Iako je izvorno osmišljen za misiju Mars 2020, Nested Fusion je pokazao nevjerojatnu prilagodljivost i korisnost izvan planetarnih istraživanja. Algoritam, koji je osmislio Austin P. Wright, doktorand s Georgia Tech-a, danas se koristi za predviđanje ekstremnih vremenskih uvjeta, šumskih požara i promjena u bioraznolikosti na Zemlji. Njegova snaga leži u sposobnosti spajanja složenih, preklapajućih skupova podataka u jedinstveni vizualni model visoke rezolucije, omogućujući istraživačima da brže i preciznije donose zaključke.
Ova tehnika predstavlja revolucionarni napredak u znanosti o podacima jer omogućuje bržu analizu ogromnih količina informacija. Ono što je prije zahtijevalo tjedne rada više stručnih timova, sada se može postići u samo nekoliko sati, i to od strane jednog znanstvenika zahvaljujući Nested Fusionu.
Algoritam je debitirao na Međunarodnoj konferenciji o otkrivanju znanja i rudarenju podataka (KDD) 2024., gdje je osvojio drugo mjesto za najbolji rad, a njegov značaj daleko nadmašuje polje planetarnih istraživanja, jer sve više stručnjaka prepoznaje njegovu vrijednost u primjenama na Zemlji.
Novi alat za praćenje okoliša
Jedan od najuzbudljivijih aspekata algoritma Nested Fusion je njegova potencijalna primjena u praćenju klimatskih promjena i okoliša. Wright i njegov tim prilagođavaju algoritam kako bi se nosili s nekim od najhitnijih ekoloških izazova današnjice—od predviđanja uragana do praćenja degradacije ekosustava.
Kombiniranjem satelitskih snimaka s meteorološkim podacima i ekološkim bazama podataka, algoritam omogućuje znanstvenicima da preciznije prate promjene vremenskih obrazaca, rast temperatura i migraciju vrsta. Također, algoritam pomaže u preciznijem predviđanju prirodnih katastrofa poput uragana, oluja i požara, što može značajno smanjiti štetu po živote i resurse.
Nested Fusion omogućuje brzo prepoznavanje obrazaca u podacima, otvarajući nove mogućnosti za unaprijeđenje ranih sustava upozoravanja. Na primjer, složene varijable poput brzine vjetra, temperature morske površine i atmosferskog tlaka sada se mogu lakše povezati, čime se dobivaju točniji modeli za predviđanje uragana.
Znanstveni temelj: Kako funkcionira Nested Fusion?
Algoritam funkcionira spajanjem različitih skupova podataka s više instrumenata, od kojih svaki pruža različitu razinu detalja. U izvornom kontekstu, razvijen je kako bi pomogao NASA-inom roveru Perseverance u analizi površine Marsa, koristeći alat poznat kao PIXL (Planetary Instrument for X-ray Lithochemistry). PIXL koristi dva alata: X-ray Fluorescence (XRF) spektrometar za analizu elementarnog sastava marsovskih stijena i Multi-Context Camera (MCC) za vizualne podatke o površini. Ova kombinacija podataka stvara izazov, jer svaki skup podataka ima različitu razlučivost.
Wrightov algoritam rješava ovaj problem spajanjem svih podataka u jedinstvenu, visoko rezolutnu sliku, što znanstvenicima omogućuje bržu i precizniju analizu. Na ovaj način, istraživači sada mogu u jednom potezu analizirati kemijski sastav i fizičke značajke marsovske površine—zadaci koji su prije zahtijevali suradnju više timova, sada su u domeni jednog istraživača.
Od Marsa do Zemlje
Primjena algoritma na Zemlji već pokazuje veliki potencijal, posebno u područjima koja zahtijevaju analizu velikih i složenih skupova podataka, kao što su klimatske promjene i praćenje bioraznolikosti. Znanstvenici sada koriste ovaj alat za predviđanje migracija biljnih i životinjskih vrsta, ali i za analizu satelitskih snimaka u stvarnom vremenu, u kombinaciji s biomarkerima okoliša. Tako mogu ranije predvidjeti ekološke promjene poput suša ili krčenja šuma, čime se otvaraju mogućnosti za bolje modele predviđanja bolesti povezanih s klimatskim promjenama, poput malarije ili denga groznice.
Budućnost ovog algoritma obećava mnoge mogućnosti. Kako znanstvenici nastavljaju proširivati njegove primjene, Nested Fusion bi mogao postati ključni alat za razumijevanje i predviđanje prirodnih katastrofa, pružajući neprocjenjive uvide u razvoj klimatskih i ekoloških promjena na globalnoj razini.
Pozdrav svima! Hvala što čitate Kozmos.hr! Ja sam Ivan i dugi niz godina pišem o svermiu, astronomiji, znanosti, povijesti i arheologiji, a imao sam priliku sudjelovati i u dokumentarcima Science Discovery-ja te History Channel-a.
