人工智能有助于对火星上的新陨石坑进行分类

NASA开发的创新型人工智能(AI)工具已帮助识别了过去十年中形成的火星上的一系列陨石坑。

新的机器学习算法，自动化的新撞击坑分类，是由研究人员在美国航空航天局喷气推进实验室(JPL)在加利福尼亚州创造的-和第一次代表人工智能已经被用来识别先前未知的火山口的红色星球，根据以从美国航空航天局的声明。

科学家已经为该算法提供了超过112,000张由Context相机在NASA火星侦察轨道器(MRO)上拍摄的图像。该程序旨在扫描照片，以查看火星表面特征的变化，这些变化表明出现了新的陨石坑。就算法的第一批发现而言，科学家认为这些陨石坑是由2010年3月至2012年5月之间的一次流星撞击形成的。

JPL计算机科学家Kiri Wagstaff在声明中说：“人工智能无法像科学家那样完成熟练的分析。”“但是像这种新算法这样的工具可以作为辅助工具。这为人类和AI'研究者'共同合作加速科学发现铺平了道路。”

MRO的情境相机可一次拍摄覆盖数百英里或几千米的低分辨率图像。虽然该仪器可以帮助在撞击附近定位爆炸痕迹，并缩小在地球表面寻找陨石坑的位置，但科学家们依靠MRO的高分辨率成像科学实验(HiRISE)仪器捕获更精细的细节并识别出单个陨石坑。

但是，仅使用轨道飞行器很难发现火星上的小表面特征。这个过程通常要求科学家每天花费大量时间研究航天飞机(如MRO)拍摄的图像。因此，根据该声明，陨石坑分类器算法应节省研究人员的时间，并在“红色星球”上发现更多陨石坑。