행성과학·태양계
딥러닝으로 아폴로 월석 박편 분류: 각력암·현무암 구분 정확도 98.44%
아폴로 미션에서 확보한 월석 박편(thin section) 현미경 이미지를 딥러닝으로 분류하는 프레임워크가 arXiv에 공개됐다. 연구진은 평면편광(PPL)·직교편광(XPL)·반사광으로 다양한 배율에서 촬영된 아폴로 박편 이미지에 대조학습(contrastive learning)을 적용해, SimCLR 손실 함수로 사전학습된 Inception-ResNet-v2 신경망을 미세조정했다. 여기서 추출한 특징을 전이학습한 이진 분류기는 각력암(breccia)과 현무암(basalt)을 98.44%(±1.47) 정확도로 구분했다. 연구진은 향후 유인 달 탐사에서 우주비행사가 현장에서 시료의 가치를 판단하고 과학적 성과가 큰 시료를 선별하는 데 이런 도구가 도움이 될 수 있다고 설명했다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)