ทศวรรษแห่ง ความก้าวหน้าของ ฟิสิกส์โลก : 2014 – ยานอวกาศลงจอดบนดาวหาง

ทศวรรษแห่ง ความก้าวหน้าของ ฟิสิกส์โลก : 2014 – ยานอวกาศลงจอดบนดาวหาง

การลงจอดบนโลกอื่นเป็นเรื่องยาก เพียงแค่ถามคนที่อยู่เบื้องหลังยานลงจอดบนดวงจันท ซึ่งชนกับดวงจันทร์ในเดือนกันยายน 2019 หรือยานลงจอดบนดวงจันทร์  ซึ่งพบชะตากรรมเดียวกันในเดือนเมษายนหรือ  คุณเข้าใจแล้ว ดังนั้นเมื่อยานลำเล็กๆ ร่อนลงสู่ดาวหาง แตะลงชั่วครู่กระดอนจากพื้นผิวลงจอด กระดอนอีกครั้ง และในที่สุดก็มาหยุดที่ก้อนน้ำแข็งนอกดาวเคราะห์ที่มีความยาว 4.1 กม. x 4.3 กม. นี้ 

เราจึงคิดว่า

มันค่อนข้างประสบความสำเร็จ หนึ่งเดือนต่อมา ทีมงานที่อยู่เบื้องหลังยาน และภารกิจ ซึ่งเป็นแม่ของมันได้รับรางวัลประจำปี 2014 จากการลงจอดโดยไม่ทำลายยานอวกาศบนนิวเคลียสของดาวหางเป็นครั้งแรก เมื่อมองย้อนกลับไป การรอดชีวิตถือเป็นเรื่องบังเอิญที่โชคดี ฉมวกที่มุ่งหมายจะยึดมันไว้

ที่ ยิงไม่สำเร็จ ชุดขับดันที่ออกแบบมาเพื่อดันดาวหางก็ใช้งานไม่ได้เช่นกัน และเมื่อยานมาหยุดในที่สุด มันก็อยู่ในตำแหน่งที่ไม่สะดวกติดตะแคงอยู่ในซอกหลืบมืดที่ทำให้แผงโซลาร์ไม่ทำงานและทำให้การสื่อสารเป็นเรื่องท้าทาย ฟอร์จูนสนับสนุนผู้ที่เตรียมตัวมาเป็นอย่างดี ใช้ประโยชน์จากอายุ

การใช้งาน 57 ชั่วโมง ให้คุ้มค่าที่สุด โดยรวบรวมข้อมูลทางวิทยาศาสตร์จากชุดเครื่องมือบนเครื่องก่อนที่แบตเตอรี่ของโพรบจะล้มเหลว ท่ามกลางความสำเร็จอื่นๆ ได้ดมกลิ่นโมเลกุลอินทรีย์บน พื้นผิวของดาวหางและค้นพบว่าสสารในบริเวณใกล้เคียงนั้นยากกว่าที่คาดไว้ มาก การศึกษาอัตราส่วนดิวเทอเรียม

ต่อไฮโดรเจนของดาวหางยังสนับสนุนทฤษฎีที่ว่าดาวเคราะห์น้อยนำน้ำมาสู่โลก เป็นส่วนสำคัญในการทำความเข้าใจระบบสุริยะในยุคแรกของเรา แทนที่จะเป็นดาวหาง ภารกิจไม่ได้เกิดขึ้นบ่อยนัก ดังนั้นจึงไม่น่าแปลกใจที่ไม่มีใครลงจอดบนดาวหางตั้งแต่ปี 2014 (หรือพยายามทำ) แต่ความสำเร็จ

ของยานลงจอดของ ESA ได้กระตุ้นจินตนาการและกระตุ้นความสนใจในวัตถุขนาดเล็กกว่าของระบบสุริยะที่ยังคงดำเนินต่อไปในปัจจุบัน เมื่อสัปดาห์ที่แล้วภารกิจ ได้ประกาศชุดการค้นพบเกี่ยวกับการขับอนุภาคออกจากดาวเคราะห์น้อย ในช่วงฤดูร้อน ยานอวกาศอีกลำฮายาบูสะ-2 

ได้เก็บตัวอย่าง

จากดาวเคราะห์น้อย 162173 ริวกู กำลังเดินทางกลับมายังโลก และในช่วงปลายปี 2020 นักวิทยาศาสตร์จาก JAXA ซึ่งเป็นหน่วยงานด้านอวกาศของญี่ปุ่น จะมีช่วงเวลาที่บีบคั้นประสาทเมื่อพวกเขาพยายามกู้คืน บางทีการพัฒนาที่น่าสนใจที่สุดในสาขานี้อาจเกิดขึ้นในเดือนตุลาคม 2017 

ด้วยการมาถึงของวัตถุขนาดเล็กที่มีรูปร่างผิดปกติที่ โดยไม่คาดคิด เดิมถูกกำหนดให้เป็นดาวหาง และต่อมาถูกจัดประเภทใหม่เป็นดาวเคราะห์น้อย ในตอนนี้คิดว่าไม่ใช่เช่นกัน แต่เป็นผู้มาเยือนระหว่างดวงดาว หมายถึง “ลูกเสือ” ในภาษาฮาวาย และองค์ประกอบที่แท้จริงของมันเป็นเรื่องของการถกเถียง

ทางวิทยาศาสตร์มากมาย ( เช่นเดียวกับการคาดเดาที่ขับเคลื่อนด้วยนิยายวิทยาศาสตร์ที่ ไม่รู้จบ ) ยานอย่าง สามารถตอบคำถามเหล่านี้ได้ และกลุ่มนักวิทยาศาสตร์จากองค์กรไม่แสวงหาผลกำไรได้เสนอภารกิจนัดพบ อย่างถูกต้อง ภารกิจในอวกาศส่วนใหญ่ต้องใช้เวลาสักพักกว่าจะขึ้นจากพื้นได้ 

กำลังจะออกจากระบบสุริยะแล้ว ดูเหมือนว่านักวิทยาศาสตร์ของ IIS จะเทียบชั้นไม่ได้ แต่ภารกิจอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกันก็กำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนาเช่นกัน หนึ่งในนั้น ของ ESAออกแบบมาเพื่อเยี่ยมชมดาวหางหรือผู้มาเยือนระหว่างดวงดาวที่ยังไม่ถูกค้นพบ นักวิทยาศาสตร์ดาวเคราะห์แห่ง 

และหัวหน้าร่วมของทีมที่เสนอภารกิจกล่าวว่า แนวคิดคือการวางยานอวกาศในตำแหน่งที่เสถียรแบบไดนามิก รอจนกว่าจะมีวัตถุที่เหมาะสมเข้ามา จากนั้นจึงส่งยานไปตรวจสอบ บางอย่างเช่น ‘น่าจะเหมาะ แต่ดาวหางคาบยาวที่เต็มไปด้วย “สิ่งตกค้าง” ที่ค่อนข้างเก่าแก่จากตอนที่ดาวเคราะห์ก่อตัวขึ้น

จะบอกเรา

มากมายเกี่ยวกับประวัติศาสตร์ยุคแรกเริ่มของระบบสุริยะของเรา วันเปิดตัว  ยังไม่ถึงปี 2028 ดังนั้นคงต้องใช้เวลาสักพักก่อนที่เราจะเพลิดเพลินไปกับภาคต่อของความสำเร็จในการสำรวจดาวหางในปี 2014 ดัแสดงให้เห็น บางสิ่งก็คุ้มค่าแก่การรอคอย . และในที่สุดเขาก็ปรากฏตัวอย่างมีชัยในไทม์ไลน์นี้

พร้อมกับง่ายนิดเดียว. เห็นได้ชัดว่าเราใช้ เพื่อย้อนเวลากลับไปใกล้กับจุดที่เราเห็น ชิ้นสุดท้าย เรานำมันกลับมา รวมเข้าด้วยกันใหม่ ย้อนเวลา กลับไปยังจุดในประวัติศาสตร์ และเราจะเป็นอิสระจากบ้านเรียบง่าย. สิ่งที่อาจผิดพลาดได้? ฉันหวังว่าอเวนเจอร์สคนอื่นๆ จะไม่รู้สึกว่าถูกทอดทิ้งจนเกินไป 

มันคงจะเจ็บปวดมากถ้าทุกคนตัดสินใจว่าพวกเขาอยากจะเดินทางข้ามเวลาด้วยและไล่ตามก้อนหินทั้งหมดในคราวเดียวควอนตัมทั่วโลก และด้วยอัตรานี้ จะใช้เวลาไม่นานก่อนที่สิ่งนั้นจะกลายเป็นความจริง ดังนั้นจึงมีประโยชน์ในการตรวจจับความเร่งเชิงมุมไม่ให้ผู้ดักฟังอีฟแอบฟังการสนทนา

เกี่ยวกับข้อมูลอินพุตและเอาต์พุตที่รู้จัก จากนั้นใช้โมเดลผลลัพธ์เพื่อสร้างการคาดการณ์ที่สมเหตุสมผลสำหรับเอาต์พุตตามข้อมูลใหม่ ในการทำงานของพวกเขา นักวิจัยของ UCLA พยายามพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ด้วยเครื่องภายใต้การดูแล ซึ่งสามารถจำแนกเซลล์ว่ามีสุขภาพดีหรือเป็นมะเร็ง

ประโยชน์หลักของ คือความสามารถในการทดสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลายในระยะเวลาอันสั้น ดังนั้นทั้งคู่จึงใช้สถิติและกล่องเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงของซอฟต์แวร์เพื่อเปรียบเทียบอัลกอริทึมการจำแนกสามประเภท ได้แก่ ไร้เดียงสา เบส์ สนับสนุนเวกเตอร์แมชชีน (SVM ) และการถดถอยโลจิสติก (LR)  ก่อนเลือกสิ่งที่มีประโยชน์ที่สุด กลุ่มยังได้สำรวจวิธีการเรียนรู้เชิงลึก

เพื่อสร้างแบบจำลองการทำนายของพวกเขา การเรียนรู้เชิงลึกเป็นรูปแบบเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยเวิร์กโฟลว์การเรียนรู้เชิงลึก คุณลักษณะที่เกี่ยวข้องจะถูกแยกออกจากรูปภาพโดยอัตโนมัติ นอกจากนี้ การเรียนรู้เชิงลึกยังดำเนินการ “การเรียนรู้แบบ end-to-end” ซึ่งเครือข่ายจะได้รับข้อมูลดิบ

credit: sellwatchshop.com kaginsamericana.com NeworleansCocktailBlog.com coachfactoryoutletswebsite.com lmc2web.com thegillssell.com jumpsuitsandteleporters.com WagnerBlog.com moshiachblog.com