NASA訓練AI檢測發(fā)現火星隕石坑

據外媒報道，在過去15年里，NASA的火星勘測軌道器始終在繞著這顆紅色星球運轉，并傳回大量有關隕石坑的圖像和其他傳感器數據。研究人員需要確定隕石坑以及其年齡和成分，這就需要進行大量分析和猜測，為此NASA引入了人工智能算法來幫忙。

這種AI算法已經在火星勘測軌道器的圖像和數據中發(fā)現了數十個新的隕石坑，并揭示了一種研究整個太陽系行星的有效新方法。首先，AI獲得了近7000張火星軌道器拍攝的照片，并被教會如何檢測新的隕石坑。當其能夠在訓練過程中準確地檢測到隕石坑后，研究人員將算法加載到噴氣推進實驗室的超級計算機上，并用它梳理了11.2萬張圖像。

火星上的大多數新隕石坑都很小，可能只有幾米寬，這意味著它們在背景圖像上看起來像是黑色的像素化斑點。如果算法將候選隕石坑的圖像與同一區(qū)域的早期照片進行比較，發(fā)現它丟失了“黑色的補丁”，那么它很有可能就發(fā)現了一個新隕石坑。早期圖像的日期也有助于確定撞擊發(fā)生的時間線。

一旦AI算法確定了新的隕石坑，NASA的研究人員就能夠用軌道器上的高分辨率攝像頭進行后續(xù)觀察，以確認這些隕石坑確實存在。去年8月，該團隊首次確認，當時軌道器拍攝到了由算法識別出的諸多隕石坑。這是AI首次在另一個星球上發(fā)現隕石坑。

這一新過程可能會極大地加速火星和其他行星上隕石坑的發(fā)現。過去，NASA科學家們不得不手動搜索航天器拍攝的圖像，每張平均耗時45分鐘。相比之下，新的AI算法可以在短短5秒內發(fā)現圖像上是否包含新的暗斑。

科學家們預計，將來這種AI算法將在太空中運用，以進一步加快識別過程?；鹦强睖y軌道器等將能夠處理自己收集到的數據，而不是將所有圖像發(fā)送回地球，并在巨型超級計算機上進行處理，這將有助于節(jié)省大量寶貴資源。
責編AJX