Снимки с марса засекреченные: Доказательство жизни? На Марсе нашли секретные объекты

Доказательство жизни? На Марсе нашли секретные объекты

Читати українською

Исследователь предполагает, что скорее всего они были построены в одно и тоже время

Евгения Фрусевич

23 декабря 2018, 06:41

23 декабря 2018, 06:41

Не так давно на снимках Марса обнаружили неизвестный таинственный объект, который уж слишком похож на пирамиды на Земле. Только этот имеет три грани. Об этом рассказал миру известный ученый Скотт Уоринг. Ученый сообщил о своей находке на официальном сайте, передает Хвиля.

Подпишись на наш Viber: новости, юмор и развлечения!

Подписаться

Так уфолог Уоринг утверждает, что 19 декабря ему удалось найти на фотографии Марса пирамиду, одна сторона пирамиды гладкая. Что касается других сторон, то, по словам ученого, они были сильно разрушены из-за внешних факторов. Также Уоринг заявляет, что рядом с этой пирамидой находятся и другие неизвестные объекты.

При этом эксперт отмечает, что пирамиды характерны для многих планет.

Уоринг предполагает, что скорее всего они были построены в одно и тоже время. В свою очередь другие ученые считают, что пирамиды строили для религиозных целей — чтобы создавать общины.

«Пирамиды были найдены во всем мире на многих континентах, большинство из них созданы примерно в то же время. Их тайны появления привели к предположению, что они были необходимы для поселения людей рядом с ними, при соответствующем развитии традиций и верований», — сказал специалист.

Экспертов волнует множество вопросов, например, как именно была сформирована такая идеальная форма строения.

Стоит отметить, что тему внеземных пирамид поднимал также астроном Карл Саган в 1977 году, однако в последствии он отказался доносить ученым свои суждения.

А недавно Скотт Уоринг заявлял, что марсоход Curiosity, американская разработка космического агенства NASA, не единственный аппарат, изучающий поверхность Марса. Эксперт также заметил на снимках, которые были сделаны марсоходом, объект, который напоминает зонд внеземного происхождения. Уоринг подчеркивает, что этот объект в разы превосходит разработку американцев.

Напомним, космический аппарат «Марс-Експрес» опубликовало фото, на котором виден ледник, что занимает практически все дно 80-километрового кратера Королев в северном полушарии планеты.

Как сообщал портал «Знай.ua», специалисты NASA продолжают радовать необычными материалами, которые пересылает находящийся на Марсе аппарат Mars InSight. В этот раз космическое агентство поделилось записанным звуком ветра на Красной планете.

Также «Знай.ua» писал, на Ютуб-канале «The Hidden Underbelly 2.0» появился ролик с одной интересной находкой. Авторы канала смонтировали видео о красивую панорамную поверхность Марса. Видео создавали на основе 83 снимков.

Подпишись на наш Viber: новости, юмор и развлечения!

Подписаться

Популярные новости

Почему 18 декабря нельзя выходить из дома и зачем брызгаться водой: запреты и традиции на Саввы Освященного

500-2000 кубов газа бесплатно: кто из украинцев может претендовать на порцию голубого топлива

Положите этот ингредиент в оливье или винегрет сразу после приготовления: вкус блюд заиграет новыми красками

Ани Лорак похвасталась чудесами, пока Украину обстреливают ракетами: «Мы верим только в ЗСУ»

Экс-премьер Великобритании отказалась от подарка жены Зеленского Елены

В ПФУ рассказали, как не остаться обманутыми и рассчитать реальную сумму пенсии

Украинцам дописывают лишние кубы в платежках за газ, в ведомствах объяснили причину: проверьте зафиксированные объемы

«Жрут» 43%: украинцы узнали, какой город ненасытен к электричеству, лайфхаки по экономии света

Скумбрии по 8 грн от Елены Зеленской: сколько нужно заплатить за деликатес в декабре 22-го

Марина выведет из себя Сашу Мудрую, «Холостяк» с Топольским заиграет иначе: «Не знает, на что я способна»

Сколько придется «отвалить» за мобильную связь: операторы пообещали рост тарифов

Немедленно заберите это из холодильника: названы продукты, которым там не место

Света и тепла не будет дольше: украинцев предупредили о долгосрочных отключениях, заявление Шмыгаля

Почему Нафтогаз не принимает данные счетчиков: в компании сделали важное заявление

Почему все до сих пор готовили сельдь под шубой неправильно: уловки, которые в разы улучшат вкус салата

Тяжелый и опасный недуг шагает по Украине: симптомы и методы лечения от специалиста

Заработает и без электричества: три лайфхака запуска котла быстро и без нервов

Игорь Крутой публично обидел Олю Полякову вместе с другим продюсером: «Дупло пришло, девушка без голоса»

42-летняя красотка признается, что любит только молоденьких и просит называть ее Пумой: «Они должны быть духовными»

Читать дальше

Секретная программа изучения Марса / Наука / Независимая газета

«Кьюриосити» действительно – очень наукоемкий аппарат, поэтому от него ожидают большего.
Фото Reuters

Больше полугода прошло с тех пор, как крупнейший американский марсоход «Кьюриосити» («Любопытство») мягко опустился на поверхность Марса в кратере Гейла, расположенном на экваторе планеты. Последние новости с Марса – «Кьюриосити» наконец-то смог пробурить две скважины на участке скалистой породы на глубину 20 и 64 мм. Представители американского национального агентства по космонавтике и аэронавтике NASA уже назвали бурение на Марсе «потрясающим достижением». «Команда «Кьюриосити» преодолела самый серьезный рубеж с момента совершения посадки аппарата в августе прошлого года. Это еще один славный день для Америки», – приводит Би-би-си слова профессора Джона Гротцингера, главного научного сотрудника проекта.

Программа исследований соответствовала цене аппарата (более 2 млрд. долл.) и была чрезвычайно обширной. Предполагалось, что «Любопытство», увешанное сложным научным оборудованием, выполнит роль всестороннего исследователя.

В частности, ожидалось, что будет изучено прошлое Марса, и для этого планировалось составление первого на Красной планете геологического разреза осадочных толщ. Ожидались многочисленные анализы минералов и горных пород, новые данные о присутствии воды и возможности наличия жизни. Программа, рассчитанная на два года, предусматривала маршрут длиной примерно в 22 км и даже восхождение на гору Шарп высотой 5,5 км в центре кратера Гейла. Миллионы людей во всем мире затаили дыхание, ожидая лавины сенсаций.

Но вот прошла четверть запланированного времени, а широко разрекламированный поток новостей отсутствует. Нельзя считать «сенсацией» фото окатанной гальки в сухом русле маленького ручейка, поскольку американские «Викинги» еще 40 лет назад сфотографировали на Марсе долины грандиозных рек. В этих сухих долинах и галька, и валуны, конечно, имеются в изобилии.

Не подходят для сенсации и «скважины» в марсианском грунте глубиной в несколько сантиметров. Известно, что советские «Лунники» пробурили еще полвека назад лунный грунт (реголит) почти на 30 см. Этот керн был доставлен в СССР автоматическими станциями, он хранится и анализируется в Институте геохимии и аналитической химии РАН в Москве, а также был разослан в научные лаборатории других стран.

Что же смогли на данный момент выяснить американцы с помощью своего «Любопытства»? Например, то, что содержание воды в грунте кратера небольшое и составляет всего около 2%. Эта вода несвободная, она входит в состав красных гидроксидов железа и искать воду следует не здесь, а на дне ущелья Маринер.

Ненадежны проведенные американскими учеными анализы метана в атмосфере как индикатора жизни. Сначала, после анализов марсохода, они были широко разрекламированы, а потом дезавуированы: оказалось, ошибка вышла, нет метана. Конечно, метан присутствует в гниющих болотах Земли, но также известно, что метан входит в огромных количествах в атмосферы Юпитера, Сатурна, Нептуна, где жизни, видимо, нет. По моему мнению, о былой жизни на Красной планете свидетельствует красноцветная железистая кора выветривания Марса, которая на Земле является надежным индикатором фотосинтеза, теплого климата и обилия свободной воды.

Вот, кажется, и все достижения «Кьюриосити». Прямо скажем, не густо. Не того мы ждали от сверхсовременной станции. Но так ли это на самом деле? Не стоит ли за пустотой информационного поля хитрый расчет?

Вполне заслуживает внимания гипотеза о том, что американцы начали новую информационную политику: они активно «темнят», скрывая действительно интересные находки. Ведь предыдущие американские зонды и марсоходы неизменно сообщали сенсационные данные. Были открыты долины огромных рек, грандиозные вулканы, гигантское ущелье Маринер, разные осадочные и магматические породы, обилие редкого на Земле минерала маггемита. Наконец, на Марсе были обнаружены явные следы прошлой жизни и артефакты, очень похожие на техногенные. Часть таких объектов была изображена на фотографиях NASA, часть обнаружена любителями при увеличении и детализации мелкомасштабных фотографий NASA.

Были переданы фотографии загадочных объектов, похожих на пирамиды, рисунки на скалах, «скульптуры», фундаменты зданий, НЛО, трубопроводы, туннели, входы в недра планеты с «дверями» и «люками», дороги. Были переданы фото, на которых были обнаружены артефакты, похожие на доски, раковины, черепа ящеров и даже антропоидные черепа. Казалось бы, для окончательных заключений оставался один шаг: был нужен детальный химический анализ.

И вот на Марс прилетел «Кьюриосити» с набором химических анализаторов. Теперь техногенные объекты можно идентифицировать. Можно определить стекло, металлы, сплавы, которые однозначно свидетельствуют в пользу высокоразвитой цивилизации. Однако уже полгода длится информационный коллапс. Марсоход как бы ослеп и лишился анализаторов. Словно он вышел из строя и только колеса вроде бы крутятся.

А ведь первые снимки, переданные «Любопытством», действительно оказались очень любопытными: вблизи от него любителями-астрономомами были замечены характерного вида старый «ботинок»; объект, похожий на подметку сандалии, какая-то змеевидная проволока, трубка, покрытая зеленым налетом. Это даже дало нам основание предположить (см. «НГ-наука» от 10.10.12), что марсоход сел прямо на помойку. На горизонте был виден загадочный купол, в небе над горами – пара движущихся НЛО…

Случайно я «поймал» в Интернете видео с движущегося «Кьюриосити». В кадре была видна небольшая металлическая (латунная?) деталь, похожая на крышку от старинной чернильницы с какими-то знаками по краю; рядом с марсоходом мелькала овальная тень, похожая по форме и размерам на поднос. Через полчаса этот сайт исчез из Всемирной паутины.

Но это означает, что сенсационные, явно техногенные аномальные объекты лежали под боком, в начале пути «Кьюриосити». Несомненно, что они были немедленно проанализированы, результаты получены и… строго засекречены.

Можно предположить, что американские исследователи столкнулись с несомненным доказательством существования в прошлом или настоящем остатков техногенной цивилизации.

Как известно, фото и анализы этих артефактов в прессе не появились. Зато начались какие-то длительные «проверки аппаратуры», фотографии «сухого русла ручья» с невразумительной угловатой галькой, неудачные «поиски жизни» по содержанию метана в атмосфере, «бурение скважин» глубиной с мизинец и т.д. Создается впечатление, что американские ученые тянут время, лихорадочно согласуя с администрацией и спецслужбами способы скрыть действительно сенсационные данные за потоком малозначащей информации, почти не имеющей научной ценности.

Очевидно, кратер Гейла был выбран для посадки не для того, чтобы составлять геологический разрез на горе Шарп. Мы уже отмечали (см. «НГ-наука» от 10. 10 12), что эта гора – самое неподходящее место для решения такой задачи. Но NASA молчит о том, что в кратер Гейла идет намеченная точечным техногенным пунктиром прямая, как стрела, загадочная дорога с летящими (?) над ней белыми «вагонами». Эти снимки NASA, снятые с американского орбитального зонда, размещены в Интернете.

Возможно, американцы своевременно не заметили эту «техногенную» информацию, поскольку они завалены миллионами высококачественных, но мелкомасштабных снимков поверхности Марса. Они просто не успевают их обрабатывать. Наиболее ценная «мелочь» остается вне поля их зрения – и этим успешно пользуются «любители», открывающие на увеличенных снимках настоящие тайны Красной планеты.

Похоже, что американцы давно уже знают о техногенной цивилизации на Марсе. Знают, но молчат, хотя это и приводит к запоздалым скандалам, как это имело место с Луной, когда об НЛО и следах цивилизации на Луне заговорили американские астронавты-пенсионеры, у которых кончился срок подписки о неразглашении государственных тайн. И в СССР тоже был совершенно секретный «полет на Марс», когда трое добровольцев, правда на Земле, пережили годичное заключение в тесной кабине в обстановке полной кошмарной изоляции.

Совершенно очевидно, что сейчас информация с «Кьюриосити» тщательно фильтруется. Американцы не хотят, чтобы их открытия бесплатно получал весь мир. Нефильтрованные снимки из кратера Гусева, где на землян глядят пустыми глазницами почти человеческие черепа, были явной утечкой секретных данных. Сейчас американцы поумнели. Надо думать, что старые администраторы из проекта уволены, а «Любопытство» обслуживают новые и более подготовленные ребята.

Возможно, в кратере Гейла с помощью орбитального зонда найдены какие-то крупные техногенные объекты. Возможно, в действительности на Марсе появился разведчик, первый земной космошпион под маской геолога. Посмотрим, чем сумеет удивить граждан Земли марсоход «Кьюриосити» за оставшееся в программе исследований время.

Классификация изображений марсохода.

Как завершить мультиклассовый образ… | Кашика Ратор | Data Science Student Society @ UC San Diego

Многоклассовая классификация изображений с помощью сверточных нейронных сетей (CNN) с использованием набора данных NASA Mars Curiosity Rover Image

Марсоход Curiosity

НАСА В этой статье мы обсудим, как выполнить многоклассовую классификацию изображений задача с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) с набором данных марсохода, предоставленным НАСА. В ходе этого обсуждения мы также продемонстрируем, как мы достигли 9Точность 8% при использовании TensorFlow.

В последние годы мы наблюдаем быстрый прогресс в приложениях, использующих сверточные нейронные сети (CNN), особенно в классификации изображений, распознавании речи и обработке естественного языка (NLP). Он получил широкое распространение благодаря высокой точности и вычислительной эффективности. В этой статье мы дадим определение сверточных нейронных сетей, объясним, как применять CNN для решения проблемы классификации изображений с несколькими классами с использованием набора данных изображений NASA Mars Curiosity Rover, а также обрисуем некоторые проблемы, с которыми мы столкнулись в процессе, такие как дисбаланс классов. , с которым мы разобрались с помощью увеличения изображения.

Глубокое обучение — это метод машинного обучения, который имитирует абстракцию человеческого мозга и представляет его в искусственных нейронных сетях. Благодаря этому мы можем научить модель различать разные изображения и данные, подобно нейронным цепям в мозгу.

При обработке изображений методом глубокого обучения мы сначала преобразуем изображения в числовые значения для моделирования значения пикселя RGB (0,256). Затем каждый входной пиксель передается в нейронную сеть, вычисляется и интерпретируется. Всякий раз, когда новое тренировочное изображение загружается в сеть, оно разбивается на один и тот же формат пикселей и анализируется. Затем сеть сравнивает числовые значения и шаблоны и присваивает показатель достоверности softmax того, к какому классу изображения относится изображение.

Сверточные нейронные сети — это форма нейронной сети, в которой пиксели уменьшаются в маленькие плитки, называемые фильтрами, а затем вычисляются. Затем модель выполняет вычисления всех фильтров и определяет результат или прогноз. Преимущества CNN в основном заключаются в сохранении форм, что, в свою очередь, приводит к более быстрой и эффективной обработке и времени параллельных вычислений.

Мы использовали набор данных марсохода из архивов НАСА. Изображения были сделаны в течение 3 лет с 2013 по 2016 год с марсохода Curiosity. Набор данных содержит сотни различных изображений земли, горизонта и вездехода, включая 24 класса. Основная проблема, с которой мы столкнулись с этим набором данных, — это большой дисбаланс классов, который привел к утомительному и сложному этапу предварительной обработки.

Шаг 1. Предварительная обработка + Показать код

Шаг 2. Построение базовой модели

Мы будем использовать базовую модель с использованием среды переносного обучения ResNet50. Фреймворк требует ввода изображения [256,256,3], поэтому изображения должны принять эту форму. Мы устанавливаем веса как none и include_top как false. Затем мы используем 2D-глобальный пул для уменьшения изображений и устанавливаем входной слой Dense 128 с функцией активации ReLU и выходной слой 24 с активацией softmax. Наконец, для компиляции модели мы используем оптимизатор Адама и разреженную категориальную кросс-энтропию в качестве нашей функции потерь, поскольку входными данными являются целые числа, а не преобразования с горячим кодированием.

Как видите, наша базовая модель работает с точностью 0,2158. Матрица путаницы показана ниже.

Неудивительно, что наша базовая модель работает плохо. Чтобы повысить точность, мы изменим наш набор данных, а также примем предварительно обученные веса.

Шаг 3: Исключение недопредставленных классов

Мы заметили, что многие классы в нашем наборе данных представлены менее чем в 80 выборках. Мы решили удалить эти классы изображений, поскольку для нашей задачи прогнозирования недостаточно данных. После исключения недопредставленных классов у нас осталось 14 классов изображений.

Шаг 4: Передача обучения + увеличение изображения (показать код)

После того, как мы удалим недопредставленные классы из данных, мы будем готовы использовать перенос обучения на наших обновленных данных. Но сначала мы используем увеличение изображения, чтобы сбалансировать наш набор данных и включить больше шума и дисперсии, чтобы модель могла лучше учиться. Мы будем использовать поворот, отражение, масштабирование и изменение масштаба в качестве добавленных точек данных. Теперь для нашей модели мы будем использовать ту же архитектуру, что и наша базовая модель ResNet, но с обученными весами ImageNet.

Шаг 5: Показать модель + матрица путаницы

Как вы можете видеть, после исключения недопредставленных классов, использования предварительно обученных весов и применения увеличения изображения для устранения дисбаланса классов мы достигаем гораздо более высокой точности теста 97,5%. Из матрицы путаницы мы видим, что класс изображения 12, «порционная коробка», обычно ошибочно классифицируется как класс 2, то есть «совок».

Во время нашего EDA для NasaMars мы заметили, что классы были очень несбалансированными. Что касается нашей исходной базовой модели, мы будем использовать базовую модель ResNet 50 без предварительно обученных весов. Это приводит к очень плохим прогнозам. Чтобы повысить точность нашей модели, мы приняли три основных подхода. Во-первых, мы исключили классы с более низкой представленностью (<80). Это приводит к 14 оставшимся классам. Затем мы применили увеличение изображения, используя горизонтальное отражение, случайное вращение и случайное масштабирование, чтобы противодействовать дисбалансу классов в оставшихся данных. Это положительно скажется на нашей точности. Наконец, мы применили к нашей модели предварительно обученные веса и добавили слой исключения, чтобы уменьшить переоснащение. Реализуя такие дополнения к нашей исходной модели, мы в конечном итоге сможем достичь удовлетворительной точности.

Авторы Раймонд Ван, Венбо Ху, Сахил Шах и Тайлер Нго

Классификация содержимого изображения Марса: три года развертывания НАСА и последние достижения

• Вагстафф, Кири

;

• Лу, Стивен

;

• Дункель, Эмили

;

• Граймс, Кевин

;

• Чжао, Брэндон

;

• Кай, Джесси

;

• Коул, Шошанна Б.

;

• Доран, Гэри

;

• Фрэнсис, Раймонд

;

• Ли, Джейк

;

• Мандрагора, Лукас

Аннотация

Система планетарных данных НАСА содержит миллионы изображений, полученных с планеты Марс. Чтобы помочь пользователям быстро находить интересующие изображения, мы разработали и внедрили возможности классификации и поиска на основе контента для изображений орбиты и поверхности Марса. Развернутые системы являются общедоступными с помощью атласа изображений PDS. Мы описываем процесс обучения, оценки, калибровки и развертывания обновлений двух классификаторов CNN для изображений, собранных марсианскими миссиями. Мы также сообщаем о трех годах развертывания, включая статистику использования, извлеченные уроки и планы на будущее.

Публикация:

Электронные распечатки arXiv

Дата публикации:

Февраль 2021

архив:

архив: 2102.05011

Биб-код:

2021arXiv210205011W