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研究人員利用AI發(fā)現(xiàn)火星上人類難以辨別的隕石坑

人工智能
在2010年3月至2012年5月之間的某個時候,一顆流星劃過火星的天空,在那里碎裂成碎片,墜入紅色星球的表面。由此產生的隕石坑比較小,直徑為13英尺。星球表面的特征越小,就越難從火星軌道器上發(fā)現(xiàn)。現(xiàn)在,科學家首次利用人工智能和機器學習發(fā)現(xiàn)了該隕石的隕石坑。

行星科學家表示,在這種精細的天文學研究上使用人工智能是一個里程碑。來自美國宇航局噴氣推進實驗室的人工智能研究人員共同開發(fā)了發(fā)現(xiàn)撞擊坑的機器學習工具。研究人員希望新的AI能夠節(jié)省時間,增加發(fā)現(xiàn)量。

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  科學家發(fā)現(xiàn)這類隕石坑的典型方法是每天花幾個小時研究火星偵察軌道器拍攝的圖像,并尋找其表面異動。研究火星的科學家們依靠火星偵察軌道器的數(shù)據(jù),在其14年的軌道上發(fā)現(xiàn)了1000多個新的隕石坑。

 

 只有撞擊周圍的爆炸痕跡突出,個別隕石坑無法看到。下一步將使用被稱為HiRISE的高分辨率成像科學實驗儀來觀察該區(qū)域。該儀器功能強大,可以看到像 "好奇號 "火星車留下的足跡一樣精細的細節(jié)。

  研究人員通過照片手動搜索尋找地表現(xiàn)象,掃描一張上下文相機圖像需要40分鐘左右。為了加快這一過程,研究人員創(chuàng)建了一個名為自動新鮮撞擊坑分類器的工具。訓練該分類器需要研究人員向其提供6830張事件前后的影像,包括那些之前使用HiRISE確認的撞擊地點。人類分析一張圖像需要40分鐘,而人工智能工具只需要5秒鐘。研究人員指出,盡管分類器具有所有的計算能力,但仍然需要人類檢查其工作。

責任編輯:姜華 來源: 太平洋電腦網
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