
NASA在一份声明中表示,这款新机器学习算法是一款撞击坑自动分类器,由NASA下属喷气推进实验室(JPL)的研究人员创建,这是人工智能首次被用于识别火星上先前未知的陨石坑。 在最新研究中,研究人员使用NASA的“火星侦察轨道器(MRO)”上搭载的“情境”相机拍摄的6830张图像,对该陨石坑分类器进行了编程,这些照片包括人类先前已发现的撞击的照片以及没有陨石坑区域的照片,因此该工具可以学习如何正确区分火星表面的特征。 接下来,研究人员向该分类器提供了“情境”相机拍摄的112000张图像对其进行测试。该AI程序随后扫描这些照片,发现了一些火星表面特征的变化,从而在火星上一个区域识别出了一些新陨石坑。 研究人员也使用MRO上搭载的“高分辨率成像科学实验”仪器证实了这一点。他们经过分析后认为,2010年3月至2012年5月之间,有一颗流星撞击火星,形成了这些新陨石坑。 此外,该AI工具还发现了其他20个令科学家们感兴趣的领域,他们计划对其开展更详细研究以找到更多新陨石坑。 JPL计算机科学家凯丽·瓦史塔夫在声明中说:“尽管人工智能无法像科学家那样熟练进行分析,但这种新算法工具可以作为人类的‘帮手’,节省时间,为人类和AI携手加速科学发现进程铺平道路。” NASA希望在未来的“火星轨道器”上使用类似的分类技术。他们认为,这将有助于缩小他们为了获得更完整的陨石撞击火星图像所需研究的轨道影像的范围。

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