NASA在一份聲明中表示，這款新機器學(xué)習(xí)算法是一款撞擊坑自動分類器，由NASA下屬噴氣推進實驗室(JPL)的研究人員創(chuàng)建，這是人工智能首次被用于識別火星上先前未知的隕石坑。

在最新研究中，研究人員使用NASA的“火星偵察軌道器(MRO)”上搭載的“情境”相機拍攝的6830張圖像，對該隕石坑分類器進行了編程，這些照片包括人類先前已發(fā)現(xiàn)的撞擊的照片以及沒有隕石坑區(qū)域的照片，因此該工具可以學(xué)習(xí)如何正確區(qū)分火星表面的特征。

接下來，研究人員向該分類器提供了“情境”相機拍攝的112000張圖像對其進行測試。該AI程序隨后掃描這些照片，發(fā)現(xiàn)了一些火星表面特征的變化，從而在火星上一個區(qū)域識別出了一些新隕石坑。

研究人員也使用MRO上搭載的“高分辨率成像科學(xué)實驗”儀器證實了這一點。他們經(jīng)過分析后認為，2010年3月至2012年5月之間，有一顆流星撞擊火星，形成了這些新隕石坑。

此外，該AI工具還發(fā)現(xiàn)了其他20個令科學(xué)家們感興趣的領(lǐng)域，他們計劃對其開展更詳細研究以找到更多新隕石坑。

JPL計算機科學(xué)家凱麗·瓦史塔夫在聲明中說：“盡管人工智能無法像科學(xué)家那樣熟練進行分析，但這種新算法工具可以作為人類的‘幫手’，節(jié)省時間，為人類和AI攜手加速科學(xué)發(fā)現(xiàn)進程鋪平道路。”

NASA希望在未來的“火星軌道器”上使用類似的分類技術(shù)。他們認為，這將有助于縮小他們?yōu)榱双@得更完整的隕石撞擊火星圖像所需研究的軌道影像的范圍。

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