Границы эффективности автоматов в исследовании планет

Автор sychbird, 01.11.2013 15:11:30

« назад - далее »

0 Пользователи и 1 гость просматривают эту тему.

Дмитрий Виницкий

Цитироватьsychbird пишет:
ЦитироватьНо я в молодости читал статью, в которой рассматривались именно кристаллографические параметры структуры не вспомню уже каких именно минералов из лунных образцов, полученные методами рентгеноструктурного анализа. Думаю в обзорах ин-та ГЕОХИМИИ можно найти на этот счет чего-нибудь.
 А что в этом "планетологического"? Образец метеорита, принесённый в лабораторию, сразу делает её "планетологической"? Это просто частный метод исследований, образно говоря, молоток. Вы же настаиваете на некоей необходимости кому-то на Марсе делать шлифы, хотя, современные методы диагностики минералов и исследования структуры пород, давным давно обходятся без рассмотрения шлифов в микроскопе, если речь, не идёт о специальных случаях, вроде микропалеонтологии. В общем случае, это просто доступный и наглядный метод, более присущий процессу обучения, нежели современным производствам, где тупо в лоток грузятся 48 образцов и на выходе имеют подробное описание структуры, состава и закономерностей происхождения и метаморфизма пород. Я, конечно, несколько утрирую, для наглядности, но само получение шлифов, вовсе не является уже обязательным атрибутом геологических исследований.
 И скажите мне, с чего вы взяли, что геология Марса чем-то отличается от земной? Там действуют другие физико-химические процессы? Текут реки метана и идут свинцовые дожди? :)  
+35797748398

Vent

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
 А что в этом "планетологического"? Образец метеорита, принесённый в лабораторию, сразу делает её "планетологической"? Это просто частный метод исследований, образно говоря, молоток. Вы же настаиваете на некоей необходимости кому-то на Марсе делать шлифы, хотя, современные методы диагностики минералов и исследования структуры пород, давным давно обходятся без рассмотрения шлифов в микроскопе, если речь, не идёт о специальных случаях, вроде микропалеонтологии. В общем случае, это просто доступный и наглядный метод, более присущий процессу обучения, нежели современным производствам, где тупо в лоток грузятся 48 образцов и на выходе имеют подробное описание структуры, состава и закономерностей происхождения и метаморфизма пород. Я, конечно, несколько утрирую, для наглядности, но само получение шлифов, вовсе не является уже обязательным атрибутом геологических исследований.
 И скажите мне, с чего вы взяли, что геология Марса чем-то отличается от земной? Там действуют другие физико-химические процессы? Текут реки метана и идут свинцовые дожди?  :)  
Для меня это новость. Видимо просто живу во вчерашнем дне. Отстал короче. Если не затруднит, вкратце, расскажите о принципах этих новых технологий. Как они называются? Чтобы, как Вы говорите: "тупо в лоток грузятся 48 образцов и на выходе имеют подробное описание структуры, состава и закономерностей происхождения и метаморфизма пород". Какие физические методы при этом используются? Ссылки в Интернете на описание этих мощных методов. Честное слово - новость для меня. Фантастика!

Vent

Цитироватьdims пишет:
Я как раз занимаюсь распознаванием образов. Могу объяснить компьютеру, как отличать эти буквы. Они это могут.
Очень давно у меня появился вопрос: как научить робота отличать красное яблоко от помидора? Или ты ему говоришь: найди мне некий предмет из россыпи других и принеси его мне. Или назови все предметы, которые ты, робот, перед собой видишь. Единственный путь, который я увидел - это следовать копированию деятельности мозга человека: то есть, вписывать в память робота однозначную связь зрительного образа в его видеосистеме с вербальным идентификатором этого образа.  Память робота должна быть загружена в процессе обучения всем этим отождествлениями. У человека этот процесс занимает сотые доли секунды.

Как далеко продвинулась современная кибернетика в этом отношении? Какие успехи, какие высоты достигнуты? Если не трудно, вкратце, расскажите.

kost3

ЦитироватьVent пишет:
Цитироватьdims пишет:
Я как раз занимаюсь распознаванием образов. Могу объяснить компьютеру, как отличать эти буквы. Они это могут.
Очень давно у меня появился вопрос: как научить робота отличать красное яблоко от помидора? Или ты ему говоришь: найди мне некий предмет из россыпи других и принеси его мне. Или назови все предметы, которые ты, робот, перед собой видишь. Единственный путь, который я увидел - это следовать копированию деятельности мозга человека: то есть, вписывать в память робота однозначную связь зрительного образа в его видеосистеме с вербальным идентификатором этого образа. Память робота должна быть загружена в процессе обучения всем этим отождествлениями. У человека этот процесс занимает сотые доли секунды.

Как далеко продвинулась современная кибернетика в этом отношении? Какие успехи, какие высоты достигнуты? Если не трудно, вкратце, расскажите.
Робот просто фиганет лазером и по хроматографии скажет. Не обязательно делать также как человек. Впрочем, системы технического зрения давно уже эти задачи успешно решают. Пример - сортировка овощей, фруктов,яиц с бешеной скоростью на просвет, никогда не видели? Если человек не в состоянии описать в терминах формальной логики какой то процесс идентификации, то есть алгоритмы обучения по задачнику, которые дают очень высокую точность распознавания. Особенно, если в реальности объекты всё-таки отличаются. А вот если нет, тогда только контекст, но и человек в таких ситуация "плавает". Предположим 2 минерала с виду и химсоставу очень похожи, но один может встретится в этом слое, а другой -нет. Тут есть земной контекст, на Марсе это не поможет поначалу.

Vent

Цитироватьkost3 пишет:
Робот просто фиганет лазером и по хроматографии скажет. Не обязательно делать также как человек. Впрочем, системы технического зрения давно уже эти задачи успешно решают. Пример - сортировка овощей, фруктов,яиц с бешеной скоростью на просвет, никогда не видели? Если человек не в состоянии описать в терминах формальной логики какой то процесс идентификации, то есть алгоритмы обучения по задачнику, которые дают очень высокую точность распознавания. Особенно, если в реальности объекты всё-таки отличаются. А вот если нет, тогда только контекст, но и человек в таких ситуация "плавает". Предположим 2 минерала с виду и химсоставу очень похожи, но один может встретится в этом слое, а другой -нет. Тут есть земной контекст, на Марсе это не поможет поначалу.
По-моему, Вы тут спутали божий дар с яичницей.

Дмитрий Виницкий

ЦитироватьVent пишет:
Цитировать Ссылки в Интернете на описание этих мощных методов. Честное слово - новость для меня. Фантастика!
Вот, примерно, первый попавшийся, правда, высокоспециализированный для рентгенофлуоресцентного анализа. Банальность, давно, в общем, есть более универсальные машины. но головы исследователя они не отменяют :)

http://www.panalytical.com/AxiosmAXMinerals.htm


Насчет диагностики на взгляд, понимаете, пока человек, имеется в виду студент-второкурсник геофака советских времен, должен на "подброс" отличать образец гранита и пегматита, хотя минералогически они могут быть очень близки. Перед роботом такая задача не стоит, ибо его цель сбор информации, а не сдача зачетов  :)
+35797748398

Vent

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
Вот, примерно, первый попавшийся, правда, высокоспециализированный для рентгенофлуоресцентного анализа. Банальность, давно, в общем, есть более универсальные машины. но головы исследователя они не отменяют  :)

 http://www.panalytical.com/AxiosmAXMinerals.htm

Работу этого метода я наблюдал ещё в начале 80-х. Этот аппарат, естественно, усовершенствован, но тоже самое. И отметьте, что он определяет только химический элементный состав и некоторые химические соединения, но не геолого-минералогические определения. В общем, не верю, голословное заявление. Вы мне напомнили Остапа Бендера с его шахматным матчем в Васюках.

Дмитрий Виницкий

И я вас сказал про 20 лет. А еще есть аппараты рентгеноструктурного и прочих физических методов, кто мешает послать на ровере целый комплекс подобных технологий?

Вот вам ссылочка на спектр автоматических методов диагностики минералогического и петрографического составов пород:

http://www.min-eng.com/automatedmineralogy06/intro.html
+35797748398

Vent

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
Вот вам ссылочка на спектр автоматических методов диагностики минералогического и петрографического составов пород:

 http://www.min-eng.com/automatedmineralogy06/intro.html
Ссылка не работает, как говорят - "битая".


Vent

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
Вот вам ссылочка на спектр автоматических методов диагностики минералогического и петрографического составов пород:

 http://www.min-eng.com/automatedmineralogy06/intro.html
Это report о конференции. Естественно, ученые думают об этом, делают разработки. Но я имел ввиду готовый аппарат, который бы делал все именно так, как Вы написали и, что бы с качеством опытного профессионала. А такого аппарата ещё нет. А если будет, то наверное массой несколько тонн. Помечтаем, пока об этом.

Дмитрий Виницкий

Все эти методы давно есть в отдельности, и задача создать такую универсальную лабораторию не выглядит сложней автоматической буровой, способной доставлять образцы керна с глубин в десятки метровю О чем уже давно не мечтают, а ведут отработки реального железа.
+35797748398

Vent

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
Все эти методы давно есть в отдельности, и задача создать такую универсальную лабораторию не выглядит сложней автоматической буровой, способной доставлять образцы керна с глубин в десятки метровю О чем уже давно не мечтают, а ведут отработки реального железа.
Не поверю, пока не увижу автомата, который определяет горную породу, при чем без петрографического анализа. Исследования и разработки, естественно ведутся. Вот когда создадут, тогда я и поприветствую.

sychbird

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
И скажите мне, с чего вы взяли, что геология Марса чем-то отличается от земной? Там действуют другие физико-химические процессы? Текут реки метана и идут свинцовые дожди?  :)  
Вас уже и в Вики забанили за троллинг :D  Попробуйте здесь: http://en.wikipedia.org/wiki/Noachian

Физико-химические процессы определяются исходя из диаграмм состояния. Координаты в этих диаграммах зависят от термодинамических параметров, которые для Марса сильно отличаются от Земных. Эрго - и процессы физико-химические сильно отличаются. ;)

Для человека с геологическим образованием это должно быть очевидно :!:
Ответил со свойственной ему свирепостью (хотя и не преступая ни на дюйм границ учтивости). (C)  :)

sychbird

ЦитироватьДмитрий Виницкий пишет:
А еще есть аппараты рентгеноструктурного и прочих физических методов, кто мешает послать на ровере целый комплекс подобных технологий?
А динамо-мотор для них будут ногами крутить марсиане :)  А понял Дизель - генератор на Марсианском метане :!:  :D
Ответил со свойственной ему свирепостью (хотя и не преступая ни на дюйм границ учтивости). (C)  :)

Штуцер

Для пилотируемой миссии энергия не нужна? В гораздо больших количествах?
Но в виде обломков различных ракет
Останутся наши следы!

sychbird

ЦитироватьШтуцер пишет:
Для пилотируемой миссии энергия не нужна? В гораздо больших количествах?
Алексей, я уже писал, что не сторонник идеи немедленно посылать пилотажку на Марс и решить все проблемы его исследования. Но в пилотируемых миссиях не обойтись без ЯЭУ с регламентным обслуживанием. Для автоматов это вопрос более напряжен и более дорог в разработке.
Ответил со свойственной ему свирепостью (хотя и не преступая ни на дюйм границ учтивости). (C)  :)

dmdimon

ЦитироватьVent пишет:
Как далеко продвинулась современная кибернетика в этом отношении? Какие успехи, какие высоты достигнуты?
Весьма далеко. Бытовой пример - распознавание лиц в достаточно джешевых камерах/смартах. В разных ракурсах, разных полов и рас, частично замаскированных, в разном освещении.
push the human race forward

dmdimon

ЦитироватьAlexc пишет:
автоматы очень плохо принимают решения при необходимости учитывать большое количество факторов.
прямо сейчас НАСА тестирует квантовый компьютер на предмет использования его для оптимизации своей деятельности. Они считают это NP-hard задачей. Прогресс сильно не стоит на месте.
push the human race forward

G.K.

Цитироватьdmdimon пишет:
Весьма далеко. Бытовой пример - распознавание лиц в достаточно дешевых камерах/смартах. В разных ракурсах, разных полов и рас, частично замаскированных, в разном освещении.
У меня в планшете этот " распознователь" регулярно распознаёт что-то левое, явно не похожее на лицо.
https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0AtceJ_4vZ7mSdDV4QWVVdEY0RXRFQUc0X05RZjFpN1E#gid=10
Планы пусков. Обновление по выходным.