يقترب من الأرض 30 مرة أسرع من القمر..اكتشاف مفاجئ لكويكب بحجم سيارة
تاريخ النشر: 12th, April 2024 GMT
عندما يقترب كويكب من الأرض، يثير ذلك اهتمام العلماء والجمهور على حد سواء. في أبريل 2024، تم اكتشاف كويكب يدعى 2024 GJ2 وهو يقترب من كوكب الأرض.
اقتراب كويكب بحجم سيارة من الأرضبحجم يقارب حجم سيارة، يبلغ طول كويكب 2024 GJ2 ما بين 2.5 و5 أمتار. ومنذ اكتشافه في 9 أبريل، تم تحديد أن الكويكب سيقترب من الأرض على بعد 12 ألف ميل فقط، أي ما يعادل 19.
تم تحديد وقت أقرب اقتراب للكويكب من الأرض في الساعة العاشرة مساءً بتوقيت شرق الولايات المتحدة في 11 أبريل. ووفقًا للتقديرات، كان الكويكب على بعد 12298 كيلومترًا من سطح الأرض في تلك اللحظة.
وفقا لمجلة “لايف ساينس” العلمية هذا الاقتراب ليس الأقرب ولن يحدث اقتراب آخر لكويكب 2024 GJ2 حتى عام 2093، وفقًا لمركز تنسيق الأجسام القريبة من الأرض التابع لوكالة الفضاء الأوروبية.
وعندما يحدث ذلك، فإن الكويكب لن يقترب من الأرض بنفس القرب الذي حدث في هذه المرة. وفقًا للتقديرات، من المتوقع أن يمر 2024 GJ2 على بُعد 205,947 كيلومترًا من الأرض في عام 2093، مما يزيد بمقدار 10 أضعاف عن المسافة التي اقتربنا منها هذه المرة، ويزيد قليلاً عن نصف المسافة بين الأرض والقمر.
وعلى الرغم من أنه تم تصنيفه على أنه كويكب قريب من الأرض، إلا أنه ثبت أنه غير ضار ولن يشكل أي تهديد للكوكب.
كويكب يقترب من الأرضتجدر الإشارة إلى أن هناك آلاف الكويكبات الأخرى التي تقترب من الأرض، وتم تصنيف العديد منها بأنها قريبة من الأرض، إلا أن الكثير منها لا يشكل أي تهديد لكوكبنا. وتعمل وكالة ناسا ومؤسسات فضائية أخرى على رصد ودراسة هذه الكويكبات بهدف فهمها وتقييم أي خطر محتمل.
ويعد اقتراب الكويكبات من الأرض فرصة للعلماء لدراسة تكوين الكواكب وتطورها وتأثير الاصطدامات الفضائية على الكواكب. يمكن أن تساهم هذه الدراسات في زيادة معرفتنا بتاريخ الكواكب وتطور الحياة على الأرض.
وفقًا لوكالة الفضاء الأوروبية (ESA). وهذا يعني أنه كويكب من فئة الوزن التي كان من الممكن أن يحترق في الغلاف الجوي للأرض، إذا صادف أن مداره يتقاطع مع مدارنا بشكل مباشر أكثر.
وقد قامت وكالة ناسا بتصنيف ما يقرب من 35000 كويكب قريب من الأرض حتى الآن، على الرغم من أن عدد قليل جدًا منها يشكل أي تهديد لكوكب الأرض.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: الأرض والقمر العلماء الكويكبات الكواكب یقترب من الأرض
إقرأ أيضاً:
ثورة في توليد الصور بالذكاء الاصطناعي.. أداة جديدة أسرع 9 مرات وتعمل على هاتفك
تمكن باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وشركة NVIDIA من تطوير أداة جديدة لتوليد الصور تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تمتاز بسرعة فائقة وجودة عالية مع استهلاك أقل للطاقة، ويمكن تشغيلها محليًا على أجهزة الحاسوب المحمولة أو الهواتف الذكية.
الأداة الجديدة التي تحمل اسم HART (اختصارًا لـ Hybrid Autoregressive Transformer) تمثل دمجًا مبتكرًا بين تقنيتين شائعتين في هذا المجال: النماذج التوليدية التسلسلية (autoregressive) ونماذج الانتشار (diffusion). حيث تعتمد HART على النموذج التسلسلي لرسم الصورة بشكل سريع وإجمالي، ثم تستخدم نموذج الانتشار صغير الحجم لتوضيح التفاصيل الدقيقة وتحسين جودة الصورة.
اقرأ أيضاً.. الذكاء الاصطناعي يهدد مستقبل التصوير الفوتوغرافي
السرعة والكفاءة
وتتميز HART بقدرتها على إنتاج صور تضاهي أو تتفوق على الصور التي تولدها نماذج الانتشار المتقدمة، لكنها تفعل ذلك بسرعة أكبر بنحو تسع مرات، مع تقليل استهلاك الموارد الحاسوبية بنسبة تصل إلى 31% مقارنةً بأحدث النماذج. ويكفي أن يدخل المستخدم وصفًا نصيًا بسيطًا لتقوم الأداة بتوليد الصورة المطلوبة.
ويُتوقع أن تفتح هذه التقنية آفاقًا واسعة في عدة مجالات، مثل تدريب السيارات الذاتية القيادة في بيئات افتراضية واقعية، وتصميم مشاهد غنية لألعاب الفيديو، وحتى مساعدة الروبوتات على إتمام مهام معقدة في العالم الحقيقي.
يقول الباحث هاوتيان تانغ، المؤلف المشارك في الدراسة: "تمامًا كما يرسم الفنان لوحة من خلال تحديد الشكل العام أولًا، ثم يعود لإضافة التفاصيل الدقيقة بضربات فرشاة صغيرة، هذا ما تفعله HART بالضبط".
أخبار ذات صلة
تحسين الجودة
وقد واجه الباحثون تحديات أثناء تطوير الأداة، خاصة في كيفية دمج نموذج الانتشار بطريقة تكمّل عمل النموذج التسلسلي دون أن تؤدي إلى تراكم الأخطاء. وخلصوا إلى أن أفضل طريقة هي استخدام نموذج الانتشار فقط في المرحلة النهائية لمعالجة التفاصيل الدقيقة.
ومن أبرز ما يميز HART أنها تعتمد بشكل أساسي على نموذج تسلسلي مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT، مما يسهل دمجها مستقبلاً مع نماذج توليدية متعددة الوسائط تجمع بين الرؤية واللغة، وهو ما يمهد الطريق لتطبيقات جديدة مثل شرح خطوات تركيب قطعة أثاث بالصوت والصورة.
مستقبل HART
ويطمح الفريق البحثي إلى تطوير HART مستقبلًا ليشمل مجالات أوسع مثل توليد الفيديوهات والتنبؤ بالأصوات، مستفيدين من قابلية الأداة للتوسع والعمل عبر وسائط متعددة.
وقد تم تمويل هذا البحث من قبل عدة جهات منها مختبر MIT-IBM Watson للذكاء الاصطناعي، ومركز MIT وAmazon Science Hub، وبرنامج MIT لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ومؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، كما تبرعت NVIDIA بالبنية التحتية اللازمة لتدريب النموذج.
إسلام العبادي(أبوظبي)
محافظ بني سويف يؤدي صلاة عيد الفطر الميارك بساحة مسجد عمر بن عبدالعزيز