AI-modeller og plattformer

Datamaskin-simulering kan forutsi fremtidige asteroide-impakter

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

En forsker ved National Institute of Natural Hazards i Kina har utviklet en datamaskin-simulering av asteroide-kollisjoner, som kan brukes til å forutsi resultatet av fremtidige asteroide-impakter eller gi innsikt ved å studere kraterne fra tidligere impakter.

Forskningen ble publisert i AIP Advances.

Asteroidestudier

Datamaskin-simuleringen ble opprinnelig designet for å replikere modell-asteroide-kollisjoner utført i et laboratorium. Men modellen viste seg å være svært nøyaktig, og ledet Duoxing Yang til å tro at den kunne brukes til å forutsi resultatet av fremtidige impakter.

“Fra disse modellene, lærer vi generelt en destruktiv impakt-prosess, og dannelsen av krater,” sa Yang. “Og fra krater-morfologier, kan vi lære om impakt-miljø-temperaturer og -hastighet.”

Simuleringen ble bygget ved hjelp av rom-tid-konservasjons-element og løsnings-element-metoden, som ble designet av NASA før den ble brukt av universiteter og regjeringer. Den modellerer sjokkbølger og andre akustiske problemer.

Ved å designe denne nye simuleringen, var målet å simulere en liten stein-asteroide som kolliderte med en større metall-asteroide i flere tusen meter per sekund. Med simuleringen, kunne Yang beregne effekten av denne impakten på metall-asteroiden.

Simuleringens resultater ble så sammenlignet med mock-asteroide-impakter som ble laget i et laboratorium. Simuleringen viste seg å være nøyaktig i disse testene, og ledet forskerne til å se mot å bruke simuleringen til å generere mer data.

NASAs Psyche-oppdrag

Dataene vil gå mot å forberede NASAs Psyche-oppdrag, som vil være den første romsonden til å utforske en asteroide laget helt av metall. Metall-asteroider skiller seg fra stein-asteroider siden de består av materialer funnet i jordens indre kjerne, i stedet for jordens skorpe. Ifølge NASA, kan studier av disse asteroidene gi nye innsikter i forholdene i jordens sentrum.

Yang mener at datamaskin-simuleringer kan gi svarene på mange spørsmål omkring asteroide-impakter.

“Hvilke geo-kjemiske komponenter vil bli generert etter impakter?” spurte Yang. “Hvilke typer impakter resulterer i gode eller dårlige konsekvenser for lokal klima? Kan vi endre banen til asteroider som er på vei mot oss?”

Alex McFarland er en AI-journalist og forfatter som utforsker de nyeste utviklingene innen kunstig intelligens. Han har samarbeidet med tallrike AI-startups og publikasjoner verden over.